Certaines questions peuvent admettre plusieurs réponses.
Pour pouvoir réaliser l'ajustement d'une droite sur une série statistique, il faut qu'il y ait…
Il faut qu'il y ait corrélation. La régression linéaire et l'ajustement linéaire sont des synonymes qui nomment la méthode utilisée.
Le coefficient directeur d'une droite d'ajustement (correspond au « a » de l'équation) peut être…
Le « a » ou coefficient directeur de la droite peut être positif (la droite est croissante), négatif (la droite est décroissante), ou nul (la droite est horizontale).
Une corrélation entre deux variables signifie qu'il y a une relation entre elles.
Une droite d'ajustement d'équation y = ax signifie que…
Cela signifie que b = 0, c'est-à-dire que la droite passe par l'origine du graphique (pour x = 0, y = 0).
Dans un ajustement linéaire, plus le nombre de points est important, meilleur est l'ajustement effectué.
C'est généralement faux car plus le nombre de points est important et plus on remonte dans le temps : on utilise donc des données qui n'ont plus rien à voir avec la réalité du moment.
Le taux de croissance sur plusieurs années successives est égal à la somme des taux de croissance annuels.
Ce n'est jamais le cas. Un taux de croissance annuel de 10 % suivi par un taux de croissance de 15 % ne donne pas un taux de 25 %. Les montants sont multipliés : 1,1 × 1,15 = 1,265 ; soit un taux de croissance de 26,5 %.
Quand les ventes sont multipliées par 4…
L'indice est de 400 car quatre fois l'indice de la période de référence. Le taux de croissance est de 300 %, et les ventes sont de 100 % + 300 % = 400 %, soit 4 fois plus.
Un coefficient saisonnier mensuel égal à 0,5 signifie que…
La somme des coefficients saisonniers mensuels d'une année est égale à…
Comme il y a 12 mois, la somme est 12. Imaginons par exemple 12 mois moyens qui auraient un coefficient de 1.
Pour calculer les ventes prévisionnelles d'un trimestre, on utilise la formule…
Génial !
Continuez comme ça.
Vous y êtes presque.
Essayez encore une fois.
Vous devriez réessayer.
Bravo !
Félicitations !
Parfait !
Très peu d'erreurs.
Quelques erreurs.
Trop d'erreurs.
Beaucoup trop d'erreurs.