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J'aime ton approche.

Ton modèle est une parabole de sommet (49, 117):

y = -0.11(x - 49)² + 117

donc effectivement c'est autour du sommet ou d'une concentration de 50% que tu obtiens une adhésion maximale.

Pour la fiabilité de la prédiction, je calculerais le R² de ton modèle mais je ne pense pas que ce soit vu au secondaire...

R² = 1 - ( somme des (yi - Yi)² / somme des (yi - ym)² )

pour i = 1,... 18

yi est l'adhésion i observée pour la concentration xi

Yi est l'adhésion i calculée en utilisant le modèle trouvé pour la concentration xi

et

ym est simplement la moyenne des yi

Le R² c'est 1 moins la somme des erreurs du modèle de la parabole divisé par la somme des erreurs si on utilisait juste la moyenne (une ligne droite égale à la moyenne)

Plus le modèle est représentatif (plus les erreurs du modèle sont petites) plus le R² est proche de 1.

Avec un tableur et en utilisant l'approximation polynomiale (la parabole) j'obtiens:

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Avec ton modèle qui n'est pas une régression comme tel mais plutôt une approximation tu devrais quand même avoir un R² élevé.