Bonjour Smallcaps,
entre 03/01/2000 et le 19/05/2011, j'ai 2910 cotations. Pour ce qui concerne la régression linaire, je ne conteste pas le fait que cela soit de l'algorithmique basique. Il se peut juste que l'implémentation faite sur WHS Nano FutureStation soit "spécifique", ce qui expliquerait les différences. Si je reprends ce calcul:
for i = 0 to $N-1
begin
X = i;
Y = CoursP;
SumX = SumX + X;
SumX2 = SumX2 + Power(X,2);
SumXY = SumXY + X*Y;
SumY = SumY + Y;
end
b = (SumXY - SumX*SumY/$N)/(SumX2 - (1/$N)*Power(SumX,2));
a = (SumY - b*SumX)/$N;
Z = a + b*X[0];
on voit clairement qu'il diffère sensiblement de ton implémentation (division par $N alors que toi tu multiplies par $N ... utilisation de X[ 0 ] alors que toi tu utilises un $N (équivalent de X[$N-1]). Au final, le résultat est peut être le même mais mes connaissances dans le langage de programmation de Graphe-AT ne me permettent pas de le déduire.
Amicalement
Jean-Charles
entre 03/01/2000 et le 19/05/2011, j'ai 2910 cotations. Pour ce qui concerne la régression linaire, je ne conteste pas le fait que cela soit de l'algorithmique basique. Il se peut juste que l'implémentation faite sur WHS Nano FutureStation soit "spécifique", ce qui expliquerait les différences. Si je reprends ce calcul:
for i = 0 to $N-1
begin
X = i;
Y = CoursP;
SumX = SumX + X;
SumX2 = SumX2 + Power(X,2);
SumXY = SumXY + X*Y;
SumY = SumY + Y;
end
b = (SumXY - SumX*SumY/$N)/(SumX2 - (1/$N)*Power(SumX,2));
a = (SumY - b*SumX)/$N;
Z = a + b*X[0];
on voit clairement qu'il diffère sensiblement de ton implémentation (division par $N alors que toi tu multiplies par $N ... utilisation de X[ 0 ] alors que toi tu utilises un $N (équivalent de X[$N-1]). Au final, le résultat est peut être le même mais mes connaissances dans le langage de programmation de Graphe-AT ne me permettent pas de le déduire.
Amicalement
Jean-Charles
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