Rappelons tout d'abord ce qu'est la modélisation linéaire.
Soit un nuage de points, on recherche une droite, appelée : « droite de régression linéaire », qui permet d’expliquer le comportement d’une variable y comme une fonction affine : y = ax + b d’une autre variable x.
La droite a pour pente ou « coefficient directeur » le réel a.
La fonction "pente" est très utilisée en gestion et elle est étudiée dans l'unité UE08 : Système d'Information et de Gestion du DCG : Diplôme de Comptabilité et de Gestion.
La fonction PENTE renvoie la pente d’une droite de régression linéaire à l’aide de données sur les points d’abscisse et d’ordonnée connus.
Quelques applications :
- étude de la pluviométrie en fonction de l’altitude
- évolution du salaire en fonction du niveau d’éducation
- évolution du chiffre d’affaire d’un bar en fonction du nombre de transat disposé au bord de la piscine
La syntaxe de la fonction PENTE contient 2 arguments : PENTE ( y_connus ; x_connus )
Représente une matrice ou une plage de cellules d’observations dépendantes.
Représente l’ensemble des observations indépendantes.
Problème posé :
Soit une société ayant deux entités : A et B.
On veut analyser l’évolution du chiffre d’affaire de chaque entité sur les 6 premiers mois.
On veut savoir quelle entité présente la plus belle progression de chiffre d’affaire.
On admet que l’évolution du chiffre d’affaire en fonction du temps peut être modélisée par une droite.
Pente Entité A = 0,56 > Pente Entité B = 0,36
L’entité A a fait une meilleure progression
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