Procédé graphique de régression linéaire qui permet d’obtenir les paramètres d’une droite de régression en faisant appel à la médiane des données d’une distribution.
La méthode médiane-médiane est surtout utilisée lorsque la distribution comporte une grande quantité de données et est particulièrement efficace lorsque cette distribution présente des données aberrantes. Cette méthode s’effectue en plusieurs étapes :
- placer les points de sorte que les valeurs des abscisses x soient en ordre croissant (si deux x sont identiques, on les ordonne selon la valeur de l’ordonnée y);
- séparer les points du nuage de points en trois groupes d’effectifs égaux (de sorte que l’écart entre le nombre de données de chaque groupe soit minimal);
- dans chaque groupe, déterminer la médiane des abscisses et la médiane des ordonnées M1(x, y), M2(x y) et M3(x, y);
- déterminer la moyenne des abscisses et la moyenne des ordonnées des trois points médians P1(\(\overline{x}, \overline{y}\));
- positionner les points de coordonnées M1(x, y) et M3(x, y) et y faire passer une droite;
- la droite de régression est parallèle à la droite qui passe par les points M1(x, y) et M3(x, y);
- la droite de régression passe par le point P1 (\(\overline{x}, \overline{y}\));
- l’ordonnée à l’origine P2 (0, y) de la droite de régression se calcule à l’aide du point P1 (\(\overline{x}, \overline{y}\)) et de la pente de la droite qui passe par M1(x, y) et M3(x, y).