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Ajustement affine : exercices corrigés de Terminale technologique
Publié le 11 novembre 2026 · Mis à jour le 11 novembre 2026 · Signaler une erreur
L'essentiel
- Un ajustement affine remplace un nuage de points par une droite qui l'approche au mieux ; on s'en sert pour estimer des valeurs et faire des prévisions.2
- Une fois l'équation obtenue, tu remplaces pour prévoir , ou tu résous une équation pour retrouver .
- Quand le nuage n'a pas une allure droite, un changement de variable peut ramener le problème à un ajustement affine.1
- Une droite bien tracée ne prouve pas une relation de cause à effet, et les prévisions doivent rester près des données étudiées.2
Comment utiliser ces exercices
Ces exercices suivent la progression d'un chapitre de statistiques à deux variables : lire une équation de droite, calculer avec elle, mesurer les écarts, passer par un changement de variable, puis porter un regard critique sur les résultats. Les premiers sont rapides. Les derniers demandent de rédiger une vraie réponse argumentée.
Pour chaque exercice, lis l'énoncé, cherche seul·e pendant quelques minutes, puis ouvre un indice si tu bloques. Regarde la correction uniquement après avoir écrit ta propre réponse, même incomplète : c'est en comparant que tu repères ce qui t'a échappé.
Les exercices
Exercice 1 Une prévision par lecture d'équation
On chauffe de l'eau et on relève sa température toutes les deux minutes, de 2 à 12 minutes de chauffe. Un ajustement affine du nuage de points donne la droite d'équation , où est la durée de chauffe en minutes et la température en °C.
Quelle température prévoit-on au bout de 8 minutes de chauffe ?
Indice 1
8 minutes est une valeur de : remplace par 8 dans l'équation.
Indice 2
Calcule d'abord , puis ajoute 10.
Voir la correction pas à pas
On repère que la durée de 8 minutes correspond à la variable : on pose .
On remplace dans l'équation : .
On calcule le produit : .
On ajoute l'ordonnée à l'origine : .
On vérifie que 8 minutes se trouve entre 2 et 12 minutes, donc dans la plage des mesures : la valeur est estimée entre deux mesures effectuées, c'est une interpolation.
Au bout de 8 minutes de chauffe, la droite prévoit une température d'environ 30 °C.2
Exercice 2 Trouver le point moyen d'un nuage
Une chaîne vidéo relève son nombre d'abonnés (en centaines) à la fin de chacune des cinq premières semaines.
| Semaine | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Abonnés (centaines) | 12 | 15 | 19 | 22 | 27 |
Calcule la moyenne des valeurs de . Cette valeur est la seconde coordonnée du point moyen du nuage, dont on donnera aussi l'abscisse.
Indice 1
La moyenne se calcule en additionnant toutes les valeurs puis en divisant par leur nombre.
Indice 2
Pour les abscisses, 1, 2, 3, 4 et 5 sont régulièrement espacés : la moyenne est au milieu.
Voir la correction pas à pas
On additionne les nombres d'abonnés : .
On divise par le nombre de semaines, soit 5 : .
On calcule de même la moyenne des semaines : .
On écrit les coordonnées du point moyen : .
La moyenne des abonnés vaut 19 centaines, et le point moyen du nuage est . Ce point servira dans les exercices suivants.
Exercice 3 Retrouver l'abscisse à partir d'un résultat
Pour une petite installation solaire, un ajustement affine relie la production journalière (en kWh) au nombre d'heures d'ensoleillement (en heures) par la droite d'équation .
Combien d'heures d'ensoleillement correspondent à une production de 30 kWh ?
Indice 1
Cette fois, c'est qui est connu : remplace par 30.
Indice 2
Tu obtiens une équation d'inconnue : isole d'abord le terme en en retranchant 8,8.
Voir la correction pas à pas
On remplace par 30 dans l'équation : .
On retranche 8,8 aux deux membres : .
On divise les deux membres par 3,2 : .
On calcule : .
On rédige : cela représente un peu plus de 6 heures et demie, soit 6 h 37 min 30 s.
Une production de 30 kWh correspond à 6,625 heures d'ensoleillement selon l'ajustement. Ici, on a résolu une équation au lieu de calculer une image : les deux réflexes sont à connaître.
Exercice 4 Utiliser la droite d'ajustement d'une série
On reprend la série des abonnés de la chaîne vidéo :
| Semaine | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Abonnés (centaines) | 12 | 15 | 19 | 22 | 27 |
La calculatrice fournit la droite d'ajustement et le point moyen est .
- Vérifie par le calcul que appartient à la droite.
- Estime le nombre d'abonnés à la fin de la semaine 6.
Indice 1
Pour qu'un point appartienne à une droite, ses coordonnées doivent vérifier l'équation.
Indice 2
La semaine 6 est juste après la dernière mesure : remplace par 6.
Voir la correction pas à pas
Pour la question 1, on remplace par l'abscisse de : .
On calcule : , puis .
On compare avec l'ordonnée de , qui vaut aussi 19 : les coordonnées vérifient l'équation, donc est sur la droite.
Pour la question 2, on pose : .
On calcule : , puis .
On conclut avec l'unité : environ 30,1 centaines, soit près de 3 010 abonnés.
Le point est bien sur la droite, et la prévision pour la semaine 6 est de 30,1 centaines d'abonnés. La semaine 6 est proche des données, donc la prévision reste raisonnable.2
Exercice 5 Mesurer l'écart entre un point et la droite
Avec la même série et la droite , on appelle écart en un point la différence : la valeur observée moins la valeur donnée par la droite.
| Semaine | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Abonnés (centaines) | 12 | 15 | 19 | 22 | 27 |
Calcule l'écart pour la semaine 4, puis indique pour quelle semaine l'écart est le plus grand en valeur absolue.
Indice 1
Commence par calculer la valeur donnée par la droite pour .
Indice 2
Pour comparer les écarts, ignore le signe : une différence de est plus grande en valeur absolue qu'une différence de .
Voir la correction pas à pas
Pour la semaine 4, on calcule la valeur de la droite : .
On soustrait cette valeur à la valeur observée : . Le point est donc sous la droite.
On calcule les autres écarts de la même façon : semaine 1, ; semaine 2, ; semaine 3, ; semaine 5, .
On compare les valeurs absolues : ; ; ; ; . La plus grande est .
On conclut : le plus grand écart concerne la semaine 4.
L'écart pour la semaine 4 vaut centaine, et c'est le plus grand en valeur absolue. Les écarts sont petits devant les valeurs de : la droite approche bien le nuage.
Exercice 6 Interpréter le coefficient directeur
Pour la chaîne vidéo, l'ajustement affine donne , avec le numéro de la semaine et le nombre d'abonnés en centaines.
- Que signifie le coefficient 3,7 dans le contexte ?
- De combien d'abonnés (en centaines) la droite prévoit-elle une augmentation entre la semaine 2 et la semaine 7 ?
Indice 1
Quand augmente de 1, de combien augmente-t-il dans l'équation ?
Indice 2
Pour passer de la semaine 2 à la semaine 7, augmente de 5.
Voir la correction pas à pas
Pour une augmentation de 1 de , augmente de : ici, . D'après la droite, chaque semaine supplémentaire apporte environ 3,7 centaines d'abonnés, soit 370.
Entre les semaines 2 et 7, augmente de .
On multiplie l'augmentation de par le coefficient directeur : .
On peut recouper avec les images : pour , ; pour , ; et .
On conclut avec l'unité : environ 18,5 centaines d'abonnés de plus.
Le coefficient 3,7 est le gain moyen par semaine : la droite prévoit 18,5 centaines d'abonnés supplémentaires entre les semaines 2 et 7. Le chiffre est une estimation par la droite, pas une certitude.2
Exercice 7 Un changement de variable pour redresser un nuage
Une entreprise relève son coût de production (en milliers d'euros) selon la taille d'un lot.
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|
| (milliers d'euros) | 2,5 | 4 | 6,5 | 10 | 14,5 |
Le nuage a une allure courbe. On pose et on observe le nuage .
- Complète le tableau des valeurs de .
- Montre que les points sont alignés et détermine une équation .
- Estime le coût pour .
Indice 1
Calcule en élevant chaque au carré : 1, 4, 9, 16, 25.
Indice 2
Pour une droite, calcule la pente entre deux points puis vérifie qu'elle est la même entre d'autres points.
Indice 3
Pour , commence par calculer .
Voir la correction pas à pas
On calcule : on obtient 1, 4, 9, 16 et 25.
On calcule la pente entre et : .
On vérifie avec d'autres points : entre et , ; entre et , ; entre et , . La pente est toujours 0,5 : les points sont alignés.
On détermine avec le point : , donc . L'équation est .
Pour , on calcule , puis .
On conclut : le coût estimé est de 20 milliers d'euros.
Le nuage n'est pas aligné, mais en passant à la variable on retrouve un ajustement affine : c'est l'idée du changement de variable.1 Le coût estimé pour est de 20 milliers d'euros.
Exercice 8 Un changement de variable inverse
Des amis partagent le coût d'une location. On note le nombre de personnes et le prix payé par personne (en euros).
| 1 | 2 | 4 | 5 | 10 | |
|---|---|---|---|---|---|
| (euros) | 5 | 3 | 2 | 1,8 | 1,4 |
On pose .
- Calcule les valeurs de correspondantes.
- Montre que pour chaque ligne du tableau.
- Pour quel nombre de personnes le prix par personne serait-il de 1,20 euro ? Que penser de ce résultat ?
Indice 1
Pour la question 1, est l'inverse de : 1, 0,5, 0,25, 0,2 et 0,1.
Indice 2
Pour la question 3, cherche d'abord la valeur de qui donne , puis reviens à .
Indice 3
Compare le résultat à la plus grande valeur de du tableau.
Voir la correction pas à pas
On calcule les inverses : ; ; ; ; .
On vérifie ligne par ligne : ; ; ; ; . Les cinq valeurs coïncident avec le tableau.
On résout : , donc .
On revient à : .
On compare avec les données : le tableau s'arrête à 10 personnes, alors que 20 en est le double. Le résultat est donc une extrapolation, loin des valeurs étudiées.
On conclut avec prudence : le modèle donne 20 personnes, mais rien ne garantit qu'il reste valable si loin du nuage de points.
Exercice 9 Corrélation n'est pas cause
Une commune relève, mois par mois, le nombre de glaces vendues sur la plage et le nombre d'entrées à la piscine municipale. Le nuage de points est très bien aligné, et un ajustement affine donne une droite de tendance avec un coefficient de corrélation linéaire proche de 1 en valeur absolue.
Un élève écrit : « La droite prouve que manger des glaces fait aller les gens à la piscine. »
- Que mesure le coefficient de corrélation linéaire ?
- Explique pourquoi la conclusion de l'élève n'est pas justifiée.
- Propose une explication plausible de l'alignement des points.
Indice 1
Demande-toi si le tracé d'une droite renseigne sur l'ordre dans lequel les phénomènes s'influencent.
Indice 2
Pense à ce qui change d'un mois à l'autre et qui pourrait agir sur les deux grandeurs à la fois.
Voir la correction pas à pas
Pour la question 1, on rappelle que ce coefficient mesure la qualité de l'ajustement affine : plus il est proche de 1 en valeur absolue, mieux la droite approche le nuage.
Pour la question 2, on remarque qu'une droite tracée sur un nuage ne démontre aucun lien de causalité entre les deux grandeurs observées. Elle décrit l'alignement, pas son origine.
On en déduit que l'élève confond un bon alignement avec une explication. Le nuage ne dit pas laquelle des deux grandeurs agit sur l'autre, ni si l'une agit sur l'autre.
Pour la question 3, on cherche un facteur commun : la température. Les mois chauds, davantage de personnes achètent des glaces et davantage de personnes vont se baigner.
On rédige la conclusion : les deux variables évoluent ensemble parce qu'un troisième facteur agit sur elles, et non parce que l'une provoque l'autre.
Exercice 10 Les limites d'une prévision lointaine
On revient à la chaîne vidéo : l'ajustement affine a été obtenu à partir des semaines 1 à 5, avec en centaines d'abonnés.
Un élève utilise cette droite pour prévoir le nombre d'abonnés à la semaine 60, soit plus d'un an plus tard.
- Calcule la valeur donnée par la droite pour .
- Cette prévision te paraît-elle fiable ? Justifie en une ou deux phrases.
Indice 1
Remplace par 60, comme dans les exercices précédents.
Indice 2
Compare 60 à l'intervalle des semaines réellement observées, et demande-toi si la croissance peut rester la même aussi longtemps.
Voir la correction pas à pas
On pose dans l'équation : .
On calcule le produit : .
On ajoute : . La droite donne donc 229,9 centaines, soit environ 22 990 abonnés.
On compare avec les données : elles couvrent seulement les semaines 1 à 5, alors que la prévision porte sur la semaine 60, très loin de cet intervalle.
On rédige le jugement : la prévision est peu fiable, car loin du nuage de points le comportement des variables peut ne plus être affine. La chaîne peut se stabiliser, accélérer ou perdre des abonnés.
La droite donne 229,9 centaines d'abonnés pour , mais ce chiffre est très incertain : les extrapolations doivent se limiter aux environs proches du nuage de points, car au-delà le comportement des variables peut ne plus être affine.2 Cette question des limites de l'extrapolation fait partie de ce que le programme demande d'étudier.1
Les questions qu'on se pose
Comment savoir s'il faut chercher un ajustement affine ou un autre ajustement ?
Regarde d'abord l'allure du nuage de points. Si les points semblent répartis autour d'une droite, un ajustement affine est naturel. Si le nuage dessine une courbe, tu peux essayer un changement de variable (comme ou ) : si le nuage transformé est aligné, tu te ramènes à un ajustement affine.1 Le coefficient de corrélation linéaire sert ensuite à mesurer la qualité de l'ajustement.2
Une droite d'ajustement passe-t-elle forcément par tous les points du nuage ?
Non. La droite approche au mieux le nuage, mais les points s'en écartent en général.2 C'est pourquoi on calcule des écarts entre les valeurs observées et celles que donne la droite. Plus ces écarts sont petits devant les valeurs de , plus l'ajustement paraît convaincant.
Puis-je utiliser la droite pour n'importe quelle valeur de x ?
Non. Une prévision proche des données observées est raisonnable, mais une valeur très éloignée est risquée : au-delà de l'étude, le comportement des variables peut ne plus être affine.2 Précise toujours dans ta réponse si la valeur demandée est entre deux mesures ou en dehors du nuage.
Sources
Programme visé : Programme de mathématiques de la classe terminale de la voie technologique - Statistiques à deux variables · Ministère de l'Éducation nationale
- Programme de mathématiques de la classe terminale de la voie technologique - Statistiques à deux variables, Ministère de l'Éducation nationale. Consulté le 11 novembre 2026.
- Ajustement affine, Wikipédia. Consulté le 11 novembre 2026.
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