Bonjour voici l'algo:
def lineaire(X,Y): # x et y sont des listes de même taille """ fonction retournant un tuple a,b correspondant au coefficient de la régression linéaire. y=a*x+b """
n=len(X) # taille de la liste n
cov,etx = 0,0 #initialisation des variables: cov, etx ## calcul de la covariance et de l’écart type
for i in range(n):
cov= cov +(X[i]-moyenne(X))*(Y[i]-moyenne(Y))
etx= etx +(X[i]-moyenne(X))**2
return cov/etx, moyenne(Y)-cov/etx * moyenne(X)

On me demande la complexité algorithmique (2n ?) et de modifier l'algo pour réduire sa complexité

t'appelles au moins n fois la fonction moyenne qui est linéaire, donc t'as une complexité quadratique

def lineaire(X,Y):
	n = len(X)
	x_mean, y_mean = 1/n*sum(X), 1/n*sum(Y)
	x_var = sum([(x-x_mean)**2 for x in X])
	a = sum([x*(y-y_mean) for (x,y) in zip(X,Y)])/x_var
	b = y_mean - a*x_mean
	return (a,b)

Je vois, merci beaucoup !

Le 29 avril 2018 à 11:32:57 Spf1 a écrit :
t'appelles au moins n fois la fonction moyenne qui est linéaire, donc t'as une complexité quadratique

def lineaire(X,Y):
	n = len(X)
	x_mean, y_mean = 1/n*sum(X), 1/n*sum(Y)
	x_var = sum([(x-x_mean)**2 for x in X])
	a = sum([x*(y-y_mean) for (x,y) in zip(X,Y)])/x_var
	b = y_mean - a*x_mean
	return (a,b)

On appelle moyenne exactement 3n fois non?

Le 29 avril 2018 à 12:17:36 Pitoxdentel00 a écrit :
On appelle moyenne exactement 3n fois non?

3n+2

Effectivement j'avais pas vu le return