A) La puissance la plus élevée de la variable dans le polynôme. B) Le nombre de termes du polynôme. C) La somme des puissances de tous les termes du polynôme. D) Le coefficient du terme de puissance la plus élevée.
A) Manipulation des données pour les faire correspondre à un modèle spécifique. B) Estimation de valeurs entre des points de données connus. C) Trouver les valeurs exactes des points de données. D) Ignorer les données aberrantes pour une meilleure précision.
A) Ajustement exact des points de données. B) Utilisation de la médiane au lieu de la moyenne. C) Minimiser la somme des différences quadratiques entre les points de données et la fonction d'approximation. D) Maximiser les valeurs aberrantes dans les données.
A) L'absence d'erreurs dans l'approximation. B) La différence entre la fonction réelle et son approximation. C) Le nombre de points de données dans l'approximation. D) La somme de toutes les erreurs calculées dans l'approximation.
A) L'approximation fournit des valeurs exactes tandis que l'interpolation fournit des estimations. B) L'interpolation est utilisée pour les données discrètes et l'approximation pour les données continues. C) L'interpolation est moins précise que l'approximation. D) L'interpolation passe par tous les points de données, ce qui n'est pas le cas de l'approximation.
A) Il s'agit de fonctions exponentielles utilisées pour l'approximation des moindres carrés. B) Il s'agit de fonctions rationnelles utilisées pour l'analyse des erreurs. C) Il s'agit de fonctions trigonométriques utilisées pour le lissage des données. D) Il s'agit de fonctions polynomiales par morceaux utilisées pour l'interpolation.
A) Ils nécessitent moins de points de données pour obtenir des résultats précis. B) Ils peuvent traiter des fonctions à variables et interactions multiples. C) Elles nécessitent moins de calculs que les techniques univariées. D) Ils sont limités à des approximations linéaires.
A) Cela permet d'éviter l'ajustement excessif et d'améliorer la généralisation de l'approximation. B) Cela augmente la complexité du modèle d'approximation. C) Il donne plus de poids aux données aberrantes. D) Il introduit plus de bruit dans les données pour une meilleure précision.
A) Théorème de la valeur moyenne de Cauchy B) Théorème de Rolle C) Théorème des valeurs intermédiaires de Bolzano D) Théorème d'approximation de Weierstrass |