Interpolation et estimation de valeurs au sein de la plage expérimentale
1ère Technologique · Mathématiques 1ère Techno
À retenir
• Interpolation : estimation pour x [x_ ; x_]. • Elle est fiable lorsque l'ajustement est pertinent (nuage bien aligné), car elle reste dans le domaine d'expérience. • Pour trouver x à partir de y : x = y - b/a.
Le cours
1. Définition de l'interpolation Une interpolation consiste à estimer la valeur d'une grandeur pour une valeur de la variable située à l'intérieur de la plage des données observées : x [x_ ; x_] Deux types de calculs d'interpolation : 1. Calcul direct : Connaissant x, calculer l'estimation y = ax + b. 2. Calcul réciproque : Connaissant une cible y, trouver la valeur de x correspondante en résolvant ax + b = y x = y - b/a. Interpolation : estimation à l'intérieur de [x_, x_] Plage observée [x_min ; x_max] x (interpolé) ŷ Exemple concret : Étalonnage du ressort d'un dynamomètre Un ressort a été étalonné pour des masses suspendues entre 0 et 5 kg ; l'ajustement affine donne sa longueur L = 2,4m + 15 (L en cm, m en kg). Pour une masse m = 3,5 kg, située dans la plage d'étalonnage : L = 2,4 3,5 + 15 = 8,4 + 15 = 23,4 cm Cette interpolation est fiable : l'allongement d'un ressort est proportionnel à la charge (loi de Hooke) tant qu'il n'est pas déformé de façon permanente.
Dans ce chapitre
- Statistiques à une variable, moyenne et fréquences de Seconde
- Équation d'une droite passant par deux points et coordonnées de Seconde
- Médiane, quartiles et diagramme en boîte à moustaches de Seconde
- Série statistique à deux variables et nuage de points
- Coordonnées du point moyen G(x̄, ȳ) et placement sur le graphique
- Corrélation linéaire et pertinence d'un ajustement affine
- Droite d'ajustement affine des moindres carrés y = ax + b (calculatrice / tableur)
- Droite de Mayer (méthode de partage en deux sous-groupes)
- Interpolation et estimation de valeurs au sein de la plage expérimentale
- Extrapolation, prévisions technologiques et limites de validité du modèle
- Calcul de la covariance et formule théorique de la pente des moindres carrés
- Résidus d'ajustement et écarts verticaux entre valeurs observées et valeurs ajustées
- Coefficient de détermination R^2 et qualité globale d'un modèle d'ajustement
- Bilan : Synthèse et méthode sur Statistiques à deux variables & Ajustement affine