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Calculatrice de régression exponentielle

La courbe y = a·bˣ qui ajuste une croissance ou une décroissance, avec le taux par pas.

Par Nethanel Bar, Cofondateur et PDG

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La régression exponentielle ajuste une croissance qui multiplie au lieu d'ajouter

Une droite ajoute la même quantité à chaque pas de x. Beaucoup de choses sont plutôt multipliées par le même facteur : un capital placé à intérêts composés, une culture de bactéries, la charge restante d'une batterie, l'écart de température entre une boisson qui refroidit et la pièce. Ce motif s'écrit y = a·bˣ, où a est la valeur en x = 0 et b le facteur appliqué à chaque pas. Si b est supérieur à 1, la grandeur croît ; si b est compris entre 0 et 1, elle décroît ; et (b moins 1) en pourcentage est le taux par pas.

La méthode habituelle pour l'ajuster consiste à prendre le logarithme népérien de chaque y. Si y = a·bˣ, alors ln y = ln a + x·ln b, qui est une droite en x. La méthode ajuste donc une droite des moindres carrés ordinaire aux points (x, ln y), lit ln b sur sa pente et ln a sur son ordonnée à l'origine, puis inverse les logarithmes. C'est ce que font la commande ExpReg d'une TI-84 et la courbe de tendance exponentielle d'Excel, et cette page montre chaque étape : la colonne ln y, la droite ajustée, et les deux exponentielles qui redonnent a et b.

Comme les logarithmes sont irrationnels, c'est la seule calculatrice de régression de la série dont les réponses sont des décimaux arrondis et non des fractions exactes, et elle l'indique à côté du résultat. Elle demande aussi que chaque y soit strictement positif, puisque le logarithme de 0 ou d'un nombre négatif n'existe pas. Le r² affiché est celui de l'ajustement linéaire de ln y, c'est-à-dire la valeur qu'affiche une calculatrice graphique.

Ce qu'il faut remarquer sur la courbe

  • b est le facteur par pas et (b moins 1) est le taux. b ≈ 0,8195 signifie que chaque pas conserve environ 81,95 % de la valeur précédente, soit une décroissance d'environ 18,05 % par pas.
  • a est la valeur ajustée en x = 0, pas forcément le premier point des données. Pour y = 100, 82, 67, 55, 45, 37 en x = 0 à 5, l'ajustement donne a ≈ 99,9517.
  • La même courbe peut s'écrire y = a·eᵏˣ avec k = ln b. Un k positif est une croissance, un k négatif une décroissance, et ln 2 / |k| donne le temps de doublement ou la demi-vie.
  • L'ajustement se fait par moindres carrés sur ln y, pas sur y. Il pèse un écart de 10 % de la même façon que y vaille 5 ou 5000, ce qui convient aux données qui évoluent en pourcentage.
  • Un r² élevé sur l'échelle logarithmique ne prouve pas que la croissance est exponentielle. Les données rectilignes 5, 4, 3, 2, 1 donnent quand même r² ≈ 0,9473 pour un ajustement exponentiel.

Comment faire une régression exponentielle à la main

  1. Prenez le logarithme de chaque y

    Remplacez chaque y par ln y. Pour x = 0, 1, 2, 3, 4 et y = 3, 6, 12, 24, 48, la nouvelle colonne vaut environ 1,0986 ; 1,7918 ; 2,4849 ; 3,1781 et 3,8712.

  2. Ajustez une droite aux points (x, ln y)

    Utilisez les formules habituelles des moindres carrés pour la pente et l'ordonnée à l'origine sur les points (x, ln y). Ici la pente vaut environ 0,6931 et l'ordonnée à l'origine environ 1,0986.

  3. Inversez les logarithmes

    La pente est ln b et l'ordonnée à l'origine ln a : b vaut donc e puissance la pente et a vaut e puissance l'ordonnée à l'origine. Ici b ≈ e^0,6931 = 2 et a ≈ e^1,0986 = 3.

  4. Écrivez la courbe et lisez le taux

    y ≈ 3·2ˣ, ou y ≈ 3e^(0,6931x) en base e. b = 2 signifie que chaque pas multiplie y par 2 : une croissance de 100 % par pas, et un temps de doublement d'exactement un pas.

Ajustements exponentiels pour de petites séries

Chaque ligne est une série saisie dans la calculatrice ci-dessus. Toutes les valeurs sont arrondies à quatre décimales.

Valeurs de xValeurs de yCourbe d'ajustementVariation par pasr² de ln y
0, 1, 2, 3, 43, 6, 12, 24, 48y ≈ 3 · 2ˣ+100%1
0, 1, 2, 3, 4, 5100, 82, 67, 55, 45, 37y ≈ 99.9517 · 0.8195ˣ-18.05%1.0000
1, 2, 3, 4, 52.1, 4.3, 8.9, 17.5, 36y ≈ 1.0413 · 2.0313ˣ+103.13%0.9999
0, 1, 2, 3, 41000, 1050, 1102.5, 1157.625, 1215.50625y ≈ 1000 · 1.05ˣ+5%1
0, 1, 2, 3, 45, 4, 3, 2, 1y ≈ 5.6968 · 0.6762ˣ-32.38%0.9473

Exemples résolus

Un doublement à chaque pas

plain
x: 0, 1, 2, 3, 4; y: 3, 6, 12, 24, 48

Chaque y est le double du précédent : les points sont exactement sur y = 3·2ˣ, et la calculatrice renvoie a ≈ 3 et b ≈ 2, une croissance de 100 % par pas, avec r² = 1. En base e, la même courbe s'écrit y ≈ 3e^(0,6931x), et 0,6931 est ln 2. Prolongée jusqu'à x = 6, elle prédit 3·2⁶ = 192.

Une décroissance : une tasse de café qui refroidit

plain
x: 0, 1, 2, 3, 4, 5; y: 100, 82, 67, 55, 45, 37

Lisez y comme l'écart de température avec la pièce, mesuré toutes les cinq minutes. L'ajustement donne y ≈ 99,9517 · 0,8195ˣ, soit y ≈ 99,9517e^(-0,1991x) : environ 18,05 % de l'écart disparaît à chaque pas, et la demi-vie vaut ln 2 / 0,1991, environ 3,48 pas. L'ajustement logarithmique est presque parfait : r² vaut 0,99999 à cinq décimales, que la calculatrice arrondit à 1.

Une croissance bruitée

plain
x: 1, 2, 3, 4, 5; y: 2.1, 4.3, 8.9, 17.5, 36

Les valeurs doublent à peu près à chaque pas, sans le faire exactement. L'ajustement donne y ≈ 1,0413 · 2,0313ˣ, une croissance d'environ 103,13 % par pas, avec r² ≈ 0,9999 sur l'échelle logarithmique. En base e, k ≈ 0,7087 : le temps de doublement vaut ln 2 / 0,7087, environ 0,98 pas.

Des intérêts composés

plain
x: 0, 1, 2, 3, 4; y: 1000, 1050, 1102.5, 1157.625, 1215.50625

Un solde de 1000 placé à 5 % par an. La calculatrice retrouve y ≈ 1000 · 1,05ˣ, une variation de +5 % par pas, avec r² = 1. Retrouver le taux d'intérêt à partir d'une liste de soldes est exactement ce à quoi sert cet ajustement.

Quand les données ne sont pas exponentielles

plain
x: 0, 1, 2, 3, 4; y: 5, 4, 3, 2, 1

Ces points baissent de la même quantité à chaque pas : ils sont sur une droite, y = -x + 5. Un ajustement exponentiel renvoie quand même y ≈ 5,6968 · 0,6762ˣ avec r² ≈ 0,9473 sur l'échelle logarithmique, ce qui paraît honorable. Tracez la courbe avec les points et elle les manque aux deux bouts : une droite est ici le bon modèle, et la régression linéaire l'ajuste exactement.

Erreurs fréquentes

  • Inclure un y nul ou négatif. Le logarithme n'y est pas défini, donc la méthode ne peut pas fonctionner. Si les données atteignent vraiment 0, elles ne sont pas exponentielles.
  • Lire b comme le pourcentage. b = 1,05 signifie une croissance de 5 % par pas, et b = 0,82 une décroissance de 18 % par pas, pas de 82 %.
  • Confondre a avec la première valeur de y. a est la valeur ajustée en x = 0 ; elle ne coïncide avec le premier point que si l'ajustement est exact et que les données commencent en x = 0.
  • Utiliser le logarithme décimal pour une étape et e pour l'autre. N'importe quelle base convient, à condition d'utiliser la même pour prendre les logarithmes et pour les inverser.
  • Prendre le r² de l'échelle logarithmique pour une preuve de croissance exponentielle. Des données rectilignes peuvent dépasser 0,9 ; tracez la courbe avec les points.
  • Extrapoler loin en avant. Une croissance exponentielle finit toujours par manquer de place, et une courbe ajustée n'a aucun moyen de savoir quand.

Questions fréquentes sur la régression exponentielle

Comment faire une régression exponentielle à la main ?
Prenez le logarithme népérien de chaque y, ajustez une droite des moindres carrés ordinaire aux points (x, ln y), puis inversez les logarithmes : b est e élevé à la pente et a est e élevé à l'ordonnée à l'origine. Pour y = 3, 6, 12, 24, 48 en x = 0 à 4, la droite a pour pente 0,6931 et pour ordonnée à l'origine 1,0986, ce qui donne b = 2 et a = 3, soit y = 3·2ˣ.
Que signifient a et b dans y = a·bˣ ?
a est la valeur de y quand x = 0, et b est le facteur par lequel y est multiplié chaque fois que x augmente de 1. Un b supérieur à 1 est une croissance, un b compris entre 0 et 1 une décroissance. Le taux par pas est (b moins 1) en pourcentage : b = 1,05 donne +5 %, b = 0,8195 environ -18,05 %.
Comment trouver le taux de croissance à partir de données ?
Ajustez la courbe et lisez b. La calculatrice affiche la variation par pas de x en pourcentage : +103,13 % pour l'exemple de doublement bruité de cette page, -18,05 % pour le café qui refroidit. Si x est mesuré en années, c'est le taux annuel.
Quelle différence entre y = a·bˣ et y = a·eᵏˣ ?
Seulement la notation. C'est la même courbe avec k = ln b, donc b = eᵏ. La forme en base e est courante en sciences parce que k est le taux continu, et ln 2 / |k| donne directement le temps de doublement ou la demi-vie.
Pourquoi la calculatrice donne-t-elle des décimaux plutôt que des fractions ?
Parce que la méthode prend des logarithmes, et le logarithme d'un entier est presque toujours irrationnel. Les calculatrices de régression linéaire et quadratique de cette série donnent des fractions exactes ; celle-ci donne des valeurs arrondies à quatre décimales et les signale comme approchées.
Pourquoi mon résultat diffère-t-il légèrement d'Excel ou de ma calculatrice graphique ?
Il doit correspondre, aux arrondis près, à ExpReg sur TI-84 et à la courbe de tendance exponentielle d'Excel, qui ajustent tous deux ln y par les moindres carrés. Un logiciel qui ajuste y directement par moindres carrés non linéaires minimise une autre quantité et donne des a et b légèrement différents, parce qu'il pèse davantage les écarts sur les plus grandes valeurs.
y peut-il être négatif ou nul dans une régression exponentielle ?
Non. La méthode prend le logarithme de chaque y, et ln 0 comme le logarithme d'un nombre négatif n'existent pas. De toute façon, une courbe y = a·bˣ avec a positif reste toujours au-dessus de 0 : des données qui atteignent 0 n'en suivent pas une.

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