 
 
 
Pour approcher les données par une fonction logarithmique d’équation 
y=mln(x)+b, on utilise logarithmic_regression qui renvoie le couple 
(m,b).
logarithmic_regression a les mêmes arguments que covariance.
On tape :
Ou on tape :
On obtient :
c’est donc la fonction logarithmique d’équation 
y=10.15ln(x)−0.565 qui approche au mieux les données.
On tape :
On obtient :
c’est donc la fonction logarithmique d’équation 
y=0.84ln(x)+2.84 qui approche au mieux les données .
On vérifie en tapant :
On obtient :
et le coefficient de corrélation est :
On obtient :
On peut aussi taper pour chercher une meilleur approximation :
On obtient :
c’est donc la fonction logarithmique d’équation 
z=ln(y)=0.73ln(x)+0.47 qui approche au mieux les données.
On vérifie en tapant :
On obtient :
et le coefficient de corrélation est :
On obtient :
 
 
