Régression logarithmique hu.

Rebonjour à tous,
Je reposte mon problème dans un nouveau topic, car je ne suis pas sur que ce soit en rapport avec l'ancien :
Petite question sans doute triviale pour vous, mais dont j'ai du mal à saisir le pourquoi du comment ca ne marche pas...
Lorsque je me retrouve avec un ensemble de points ayant une pente croissante, j'aimerais fitter ce genre de chose avec un log... Donc je suis passé par une régression logarithmique : de la forme y = a + b(log x); et je n'arrive pas à obtenir un fit correct, le mieux que je puisse faire, c'est obtenir des droites.... ca me pose un problème donc.

J'avais eut un problème précédemment avec mon modèle pour fitter les expo décroissantes, à savoir que le modèle y = a.exp(bx) était insuffisant, qu'il fallait rajouter une variable H pour modéliser la translation en y. J'imagine que je devrais faire pareil dans le cas présent?
Quelque chose comme (y+H) = a + b(logx) ?

Dites moi si je me trompe ?

Edit :
Pour plus d'infos, j'ai tout bêtement fait (ou reglin2, est une fonction qui fait la régression linéaire tout bétement):
Code :

Code:

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1 2 3

[A,B] = reglin2(log(X), Y); vectU = B * log(X) + A;

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pièce jointe : résultats!

je me demande si il faudrait pas normaliser entre 0 et 1 (ou 2, car log2 = 1 si mes souvenirs sont bons :oops: ).

Un log, vu sa variation, à partir d'une certaine valeur ça varie pratiquement plus....

Donc quand tu fais log(X), ça doit être beaucoup semblable quels que soient les X...

Peut-être faire un log ((X-X0)/(Xmax - X0)) ??

(éventuellement mulitplié par 2 pour aller de 0 a 2)

oula ok, je vois le problème...

Donc dans l'idéal, sans faire de généralisation, il faudrait tout simplement que je fasse la régression avec : log ((X-X0)/(Xmax - X0)) et que je rajoute X pour revenir à l'échelle d'origine?

Concernant la généralisation, s'agit-il de la normalisation classique :( Xs - mean(X) )/ std(X) ?

Merci!

presque, sauf que c'est pas mean mais min ;)

C'est le problème des piquets et des intervalles...


......... X0 ..X............... XN .............


Tu veux normaliser entre 0 et 1 l'intervalle X0, XN, eh bien tu fais :

X' = (X - X0)/(XN - X0)

Pour X = X0 X' vaut 0
Pour X = XN X' vaut 1

:mrgreen:

PS: et à la fin, une fois l'équation trouvée, tu remplaces tes X par (X0 + (XN - X0)*X')

Ok ca marche!
merci pour la réponse, j'tenterais ca c't'aprem pour voir si je suis dans le sens du vent.

Ooops, l'asymptote du log est en 0, du coup X0 doit être légèrement décalé...
Je pense qu'étant donné l'axe des abscisses, prendre X0 = min(X)-1 devrait aller.

C'est bon, ca mrache d'enfer!
Merci encore!