En mathématiques, la pente d'une droite (m) décrit la rapidité ou la lenteur du changement et dans quelle direction, positive ou négative. Les fonctions linéaires - celles dont le graphique est une ligne droite - ont quatre types de pente possibles: positif, négatif, zéro et indéfini. Une fonction avec une pente positive est représentée par une ligne qui monte de gauche à droite, tandis qu'une fonction avec une pente négative est représentée par une ligne qui descend de gauche à droite. Une fonction avec une pente nulle est représentée par une ligne horizontale, et une fonction avec une pente non définie est représentée par une ligne verticale.
La pente est généralement exprimée en valeur absolue. Une valeur positive indique une pente positive, tandis qu'une valeur négative indique une pente négative. Dans la fonction y = 3X, par exemple, la pente est positive 3, le coefficient de X.
En statistique, un graphique avec une pente négative représente une corrélation négative entre deux variables. Cela signifie qu'à mesure qu'une variable augmente, l'autre diminue et vice versa. La corrélation négative représente une relation significative entre les variables X et y, qui, selon ce qu'ils modélisent, peuvent être compris comme entrée et sortie, ou cause et effet.
La pente négative est calculée comme tout autre type de pente. Vous pouvez le trouver en divisant la montée de deux points (la différence le long de l'axe vertical ou y) par la course (la différence le long de l'axe x). N'oubliez pas que la «hausse» est vraiment une chute, donc le nombre résultant sera négatif. La formule de la pente peut être exprimée comme suit:
m = (y2 - y1) / (x2 - x1)
Une fois que vous avez tracé le graphique de la ligne, vous verrez que la pente est négative car la ligne descend de gauche à droite. Même sans dessiner un graphique, vous pourrez voir que la pente est négative simplement en calculant m en utilisant les valeurs données pour les deux points. Par exemple, supposons que la pente d'une ligne contenant les deux points (2, -1) et (1,1) soit:
m = [1 - (-1)] / (1 - 2)
m = (1 + 1) / -1
m = 2 / -1
m = -2
Une pente de -2 signifie que pour chaque changement positif X, il y aura deux fois plus de changements négatifs dans y.
Une pente négative montre une corrélation négative entre les éléments suivants:
Une corrélation négative se produit lorsque les deux variables d'une fonction se déplacent dans des directions opposées. Comme la valeur de X augmente, la valeur de y diminue. De même, comme la valeur de X diminue, la valeur de y augmente. Une corrélation négative indique donc une relation claire entre les variables, ce qui signifie que l'une affecte l'autre de manière significative.
Dans une expérience scientifique, une corrélation négative montrerait qu'une augmentation de la variable indépendante (celle manipulée par le chercheur) entraînerait une diminution de la variable dépendante (celle mesurée par le chercheur). Par exemple, un scientifique pourrait découvrir que lorsque des prédateurs sont introduits dans un environnement, le nombre de proies diminue. En d'autres termes, il existe une corrélation négative entre le nombre de prédateurs et le nombre de proies.
Un exemple simple de pente négative dans le monde réel descend une colline. Plus vous voyagez loin, plus vous descendez. Cela peut être représenté comme une fonction mathématique où X est égal à la distance parcourue et y est égal à l'élévation. D'autres exemples de pente négative montrent que la relation entre deux variables peut inclure:
M. Nguyen boit du café contenant de la caféine deux heures avant son coucher. Plus il boit de café (entrée), moins il dormira (sortie).
Aisha achète un billet d'avion. Moins il y a de jours entre la date d'achat et la date de départ (entrée), plus Aisha devra dépenser en billets d'avion (sortie).
John dépense une partie de l'argent de son dernier chèque de paie pour des cadeaux pour ses enfants. Plus John dépense d'argent (entrée), moins il aura d'argent sur son compte bancaire (sortie).
Mike a un examen à la fin de la semaine. Malheureusement, il préfère passer son temps à regarder des sports à la télévision plutôt qu'à étudier pour le test. Plus Mike passe de temps à regarder la télévision (entrée), plus le score de Mike sera faible à l'examen (sortie). (En revanche, la relation entre le temps passé à étudier et le score à l'examen serait représentée par une corrélation positive, car une augmentation des études entraînerait un score plus élevé.)