CUEEP Département Mathématiques T902 : Méthode des moindres carrés p2/16
Méthode
Ajustement linéaire par la méthode des moindres carrés
Soit une série statistique double représentée par un nuage de n points Mi (xi ; yi) et une droite D d’équation y = ax + b.
La méthode de Mayer nous a permis de trouver une équation de droite mais ne nous a pas permis de calculer les écarts des points à la droite
ainsi définie. Nous proposons une autre méthode qui va permettre de mesurer ses écarts.
L’ajustement de la droite D au nuage de points sera d’autant meilleur que les points Mi seront les plus rapprochés de la droite D.
Pour trouver l’équation de D on devra chercher la somme minimale des distances des points à la droite D
Comment mesurer cette distance ?
La solution qui au départ paraît la plus naturelle car c’est la « vraie distance » du
point à la droite n’est pas retenue par les statisticiens pour différentes raisons.
Cette méthode est géométriquement facile mais très compliquée à faire par le calcul.
D’autre part si les unités n’étaient pas les mêmes comme dans cet exemple, cela
n’aurait aucun sens.
Une deuxième solution aurait été d’additionner les deux distances (horizontale et verticale) du
point à la droite.
Pour les mêmes raisons d’unités, on ne peut pas utiliser cette méthode.
De plus ce qui nous intéresse est lié à un problème orienté. On cherche l’influence d’une variable
sur l’autre. Ces deux variables ne jouent pas un rôle symétrique.
Par exemple, pour un droitier connaissant ses performances du bras droit peut-on pronostiquer
ses performances du bras gauche ?
De même pour un gaucher peut-on pronostiquer ses performances du bras droit connaissant
celles du bras gauche ?