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on peut verifier la première partie ensemble.je vais te donner ma solution .réponds moi

JaCQZz a écrit:Au fait, applique juste :

J'ai modifié: y par Y. plus haut. Or, tu as été trop rapide à linéariser la formule...

On obtient alors suite à cette transformation :

Merci , bien entendu

JaCQZz a écrit:L'exo s'apparente a posteriori à une régression linéaire.

Un modèle affine est :

Pour le 1) par ex, on aura le résultat avec :

le changement de variable
Y = ln y , X = x , A = ln a , B = ln b

JaCQZz a écrit:L'exo s'apparente a posteriori à une régression linéaire.

Un modèle affine est :

Pour le 1) par ex, on aura le résultat avec :

et concernant l'identification de paramètres a et b

JaCQZz a écrit:Vous avez enlevé l'exercice qui figurait à son public. Rectifiez aussi un x par le X (changement de variable).

Merci JaCQZz pour aimable attention.s'est fait.pouvez vous me donner des clarification a propos de la deuxième partie

Ici, les données desservent l'exo. On dispose des modèles suivants: 1) y= ax^b, \\ 2)y = a + \frac{b}{x}, \\ 3) y = \frac{1}{ax+b} \\ 4) y = \frac{x}{ax+b} Or, on veut que : y=Ax+B (A, B) \in \mathbb{R} Transforme la formule... j'ai pas saisi seulement la deuxième question( ...

mathelot a écrit:il nous faudrait les données numériques (des questions précédentes)

Pardon j'ai modifié la pièce jointe.merci mathelot

Bonjour:
merci de bien vouloir m'aider a résoudre cet exercice
salutations

https://drive.google.com/file/d/0B-vlIT_E7qH7bmY2UTRTXy00YWM/view?usp=sharing