LA FORET
La croissance de cette sous-branche à quasiment
stagné autour de 6.7% d'une année à l'autre. Cette
activité recèle la source d'énergie la plus
utilisée par les ménages, en vue de remédier au
déficit énergétique par la société
énergie du Kasaï-Oriental, ainsi les deux productions, à
savoir le bois de chauffage et le charbon, se sont accrues respectivement,
comme en 2015, ou 7.9% et 9.7%.
ELEVAGE, PECHE ET CHASSE
Les valeurs ajoutée de cette sous branche à
progresser de 3.0% en baisse de 4.5 points par rapport à 2015.
Parallèle, sa contribution à la croissance du PIB a
été quasiment nulle en 2016, tandis que son indice
d'activité s'est situé à 132,1 points, en hausse de 8,4%
comparative à l'année précédente.
SECTION 2 : TRAITEMENT
DES DONNEES
1.1. LA
CORRELATION
Il convient de calcul le coefficient (r) de
corrélation et le coefficient de détermination de la droite de
régression (R2)
La corrélation est une statistique qui
caractérise l'existence ou l'absence d'une relation entre deux
échantillons de valeurs sur un groupe de sujets. Le coefficient de
corrélation permet de quantifier cette relation par le signe de la
corrélation (positive et négative) et par la force ou cette
corrélation.
Ø X : représente la branche, agriculture,
forêt, élevage, chasse et pêche
Ø Y :représente le produit intérieur
brut (PIB) au coût de facteur
TABLEAU N°11 DETERMINATION DU COEFFICIENT DE
CORRELATION
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Donnée
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x
|
y
|
x -  
|
y -  
|
(x -   ) (y -  )
|
(x -   )2
|
(y -   ) )2
|
|
2015
|
0,8
|
6,7
|
0,3
|
2.1
|
0,63
|
0,09
|
4,41
|
|
2016
|
0,5
|
2,5
|
0
|
-2.1
|
0
|
0
|
4,41
|
|
2017
|
0,2
|
4,6
|
0,3
|
0
|
0
|
0.09
|
0
|
Source : Elaboré par nous-mêmes
sur base de données statistiques du
tableaun°10.
INTERPRETATION DE LA
CORRELATION
Le coefficient de corrélation sert avant tout à
caractériser une relation linéaire positive ou négative.
Il s'agit d'une mesure symétrique. Plus il est proche de 1(en valeur
absolue) plus la relation est forte. r = 0 indique l'absence de
corrélation, il équivaut à un test d'indépendance
si et seulement si le couple (x,y) suit une loi normale bivariée.
La valeur de r n'a pas de signification intrinsèque. En
revanche son carré c'est-à-dire r2, que l'on
appelle coefficient de détermination s'interprète comme la
proportion de variation de y linéairement expliquée par x.
Coefficient de détermination
R2
Le coefficient de détermination r2 mesure
la dépendance de y sur x. on l'appelle encore coefficient
d'explication car il explique la variation de la variable endogène par
la variation de la variable exogène
Bref :r2 mesure le pouvoir d'exploitation du
comportement de y
Formule r2 =  
Propriété r2
- r2 = varie entre 0 + 1, c.-à-d. 0 = 1
- r2 = 1 : lorsque l'équateur et la
variable indépendante considérée expliquent
entièrement les valeurs ou la variable dépendante
- r2 = o i lorsqu'il n'y a aucune liaison entre x
et y
r2 =   .02
Ainsi r² étant égal à 0.02, nous
disons qu'il n'y a pas une liaison forte entre le secteur agricole et le PIB de
la provincec'est-à-dire la croissance économique de la province
du Kasaï-Orientaldépend du secteur agricole que de 2% et el reste
soit 98% de la croissance économique est expliquée par d'autres
secteurs. Donc le secteur agricole n'arrive pas à booster la croissance
économique du Kasaï-Oriental.
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