Calculateur de régression quadratique

Ce calculateur de régression quadratique ajuste la meilleure parabole à vos valeurs x et y. Exemple : x = 0 à 5 et y = 1 ; 2,8 ; 6,1 ; 10,8 ; 17,2 ; 24,5 donnent ŷ = 0,7125 · x² + 1,16321 · x + 0,960714 avec R² = 0,999876.

Source : Wikipedia – Polynomial regression. Mise à jour : .

Séparez par des espaces ou des points-virgules ; la virgule décimale est acceptée.
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Résultat

Résultat
Parabole ŷ = 0,7125 · x² + 1,16321 · x + 0,960714 (R² = 0,999876, n = 6)
Chiffres clés
GrandeurValeur
Coefficient a (x²)0,7125
Coefficient b (x)1,16321
Constante c0,960714
Coefficient de détermination R²0,999876
Somme des carrés des résidus SSE0,0509286
Sommet(-0,816291 | 0,485954) – minimum
Prédiction en x = 633,59
Données et ajustement
xyAjusté ŷRésidu y − ŷ
010,9607140,0392857
12,82,83643-0,0364286
26,16,13714-0,0371429
310,810,8629-0,0628571
417,217,01360,186429
524,524,5893-0,0892857
Détail du calcul
  • Modèle y = a · x² + b · x + c ; équations normales à partir des sommes : n = 6, Σx = 15, Σx² = 55, Σx³ = 225, Σx⁴ = 979, Σy = 62,4, Σxy = 238,7, Σx²y = 1 012,1.
  • Le système 3×3 donne a = 0,7125, b = 1,16321, c = 0,960714.
  • Sommet : x = −b / (2a) = -0,816291, y = 0,485954.
  • Prédiction : ŷ(6) = 0,7125 · 6² + 1,16321 · 6 + 0,960714 = 33,59.
Une prédiction hors de l’intervalle de vos valeurs x (extrapolation) est incertaine, car une parabole devient vite très raide. Un R² proche de 1 ne prouve pas un lien ; il montre seulement l’ajustement.

Comment le calcul est fait

La régression quadratique ajuste une parabole y = a · x² + b · x + c à des points lorsque le lien est courbe et qu’une droite ne suffit pas.

Méthode et calcul

On cherche a, b et c pour que la somme des carrés des écarts entre le y mesuré et la parabole soit minimale (moindres carrés). Les sommes Σx, Σx², Σx³, Σx⁴, Σy, Σxy et Σx²y donnent un système de trois équations à trois inconnues que le calculateur résout. Le coefficient de détermination R² = 1 − SSE / SST indique la part de la variation de y expliquée par la parabole. Le sommet se trouve en x = −b / (2a).

Exemple détaillé

Pour x = 0, 1, 2, 3, 4, 5 et y = 1 ; 2,8 ; 6,1 ; 10,8 ; 17,2 ; 24,5, les sommes sont n = 6, Σx = 15, Σx² = 55, Σx³ = 225 et Σx⁴ = 979. Le système donne a = 0,7125, b = 1,16321 et c = 0,960714, donc ŷ = 0,7125 · x² + 1,16321 · x + 0,960714 avec R² = 0,999876. La prédiction en x = 6 vaut 0,7125 · 36 + 1,16321 · 6 + 0,960714 = 33,59. Le sommet est en x = −0,816291 avec y = 0,485954 ; comme a > 0, c’est un minimum.

Questions fréquentes

Comment calcule-t-on une régression quadratique ?

On cherche a, b et c qui minimisent la somme des écarts au carré, en résolvant le système construit avec les sommes Σx à Σx⁴, Σy, Σxy et Σx²y.

Quand préférer la quadratique à la linéaire ?

Quand les résidus de la droite dessinent une courbe ou que les données sont visiblement courbes, par exemple des distances de freinage ou des trajectoires.

Que signifie le sommet ?

C’est le point le plus bas ou le plus haut de la parabole en x = −b / (2a). Dans notre exemple, il est en x = −0,816291, hors des valeurs mesurées.

Sources et références juridiques

Dernière mise à jour : · Principes éditoriaux

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