Utiliser LINEST pour la régression linéaire dans Google Sheets
7 août 2026
La régression linéaire répond à une question concrète : à partir de paires X/Y passées, quelle droite ajuste le mieux les données, et quel Y attendre pour un nouveau X ? Google Sheets couvre cela avec une petite famille de fonctions — LINEST, SLOPE, INTERCEPT, RSQ, TREND et FORECAST.LINEAR. Cet article montre comment elles s'articulent avec un exemple guidé, pour passer de colonnes brutes à la pente, à la qualité d'ajustement, aux valeurs ajustées et à une prédiction ponctuelle.
Un jeu de données simple
Supposons que vous suivez le budget pub mensuel et les inscriptions obtenues :
| Mois | Budget (X) en A | Inscriptions (Y) en B | | --- | --- | --- | | 1 | 100 | 18 | | 2 | 150 | 24 | | 3 | 200 | 31 | | 4 | 250 | 35 | | 5 | 300 | 42 | | 6 | 350 | 48 |
Placez le budget dans A2:A7 et les inscriptions dans B2:B7. Le modèle visé est Y ≈ m·X + b — combien d'inscriptions supplémentaires par euro de budget (m), et la base (b).
SLOPE, INTERCEPT et RSQ — le chemin rapide
Quand vous n'avez besoin que des trois indicateurs principaux, utilisez les fonctions dédiées.
SLOPE est la variation de Y par unité de X :
=SLOPE(B2:B7, A2:A7)
Attention à l'ordre des arguments : Y d'abord, puis X — comme pour LINEST. Avec les données d'exemple, cela renvoie environ 0,118 inscription par euro dépensé.
INTERCEPT est l'ordonnée à l'origine (Y quand X vaut zéro) :
=INTERCEPT(B2:B7, A2:A7)
Cela renvoie environ 6,5 pour ce jeu (une base théorique si le budget était nul — utile pour l'équation, pas toujours pertinente comme affirmation métier).
RSQ est le R², la part de variance de Y expliquée par la relation linéaire avec X :
=RSQ(B2:B7, A2:A7)
Des valeurs proches de 1 signifient que les points collent à la droite ; proches de 0, la droite n'explique presque rien. Vérifiez toujours le R² avant de faire confiance à une prévision.
LINEST — pente, intercept et statistiques complètes en un tableau
LINEST renvoie la même pente et le même intercept, et optionnellement un bloc de statistiques.
Forme de base (pente et intercept)
=LINEST(B2:B7, A2:A7)
Dans Google Sheets, le résultat se répand (ou s'entre comme tableau) en deux valeurs : pente d'abord, intercept ensuite. Pour une seule variable indépendante, vous obtenez donc {m, b}.
Vous pouvez forcer la droite à passer par l'origine en mettant le troisième argument à FALSE (pas d'intercept libre) :
=LINEST(B2:B7, A2:A7, FALSE)
Ne le faites que si la théorie impose Y = 0 quand X = 0 (par exemple des proportions pures sans base).
Forme détaillée (diagnostics de régression)
Passez le quatrième argument à TRUE pour des statistiques supplémentaires :
=LINEST(B2:B7, A2:A7, TRUE, TRUE)
Le tableau renvoyé a plusieurs lignes. Pour une seule variable X, les cellules utiles incluent :
| | Colonne 1 | Colonne 2 |
| --- | --- | --- |
| Ligne 1 | Pente (m) | Intercept (b) |
| Ligne 2 | Erreur type de la pente | Erreur type de l'intercept |
| Ligne 3 | R² | Erreur type de l'estimation de Y |
| Ligne 4 | Statistique F | Degrés de liberté |
| Ligne 5 | Somme des carrés de régression | Somme des carrés résiduels |
La ligne 1 correspond à SLOPE / INTERCEPT. La ligne 3, colonne 1 correspond à RSQ. Le reste sert quand vous avez besoin d'incertitude ou de comparaison formelle de modèles — même territoire que la boîte à outils stats décrite dans Distributions statistiques et tests d'hypothèses dans Google Sheets.
Extraire une seule statistique de LINEST
Si vous ne voulez que le R² du tableau détaillé sans afficher tout le bloc, enveloppez avec INDEX :
=INDEX(LINEST(B2:B7, A2:A7, TRUE, TRUE), 3, 1)
Cela renvoie uniquement le R². Même idée pour la pente avec INDEX(..., 1, 1) ou l'intercept avec INDEX(..., 1, 2).
TREND — valeurs ajustées (et nouveaux X optionnels)
TREND applique la droite des moindres carrés à chaque X déjà connu — ou à un nouvel ensemble de X — et renvoie le Y prédit pour chacun.
Valeurs ajustées sur les données d'origine
=TREND(B2:B7, A2:A7)
Cela répand six effectifs d'inscriptions ajustés, un par ligne de budget. Comparez-les côte à côte avec les valeurs réelles de la colonne B pour voir les résidus (B2 - ajusté).
Prédictions pour de nouveaux X
Placez de futurs budgets dans D2:D4 (par exemple 400, 450, 500) et lancez :
=TREND(B2:B7, A2:A7, D2:D4)
TREND ajuste sur les paires connues, puis évalue la droite à chaque nouveau X. C'est la version multi-points d'une prévision.
FORECAST.LINEAR — une prédiction à la fois
FORECAST.LINEAR est le moyen le plus simple de répondre à « quel Y pour ce seul X ? » :
=FORECAST.LINEAR(400, B2:B7, A2:A7)
Ordre des arguments : nouveau X, Y connus, X connus. Avec les données d'exemple, cela renvoie le même résultat que TREND pour un budget unique de 400.
FORECAST est l'ancien nom du même calcul linéaire ; préférez FORECAST.LINEAR pour une formule plus lisible. Aucune des deux n'invente un modèle plus complexe — toutes deux supposent une droite.
Vous pouvez aussi reconstruire la même prédiction à partir de la pente et de l'intercept :
=SLOPE(B2:B7, A2:A7)*400 + INTERCEPT(B2:B7, A2:A7)
Utile quand vous stockez déjà m et b dans des cellules pour un tableau de bord.
Tout assembler : un mini bloc d'analyse
Une disposition pratique pour l'exemple budget :
=SLOPE(B2:B7, A2:A7)
=INTERCEPT(B2:B7, A2:A7)
=RSQ(B2:B7, A2:A7)
=TREND(B2:B7, A2:A7)
=FORECAST.LINEAR(400, B2:B7, A2:A7)
Ou regroupez pente/intercept/R² dans un seul déversement LINEST détaillé et tracez le Y réel contre la colonne TREND. Pour synthétiser et filtrer d'abord les données sources, voir Comprendre les fonctions statistiques dans Google Sheets et Top 5 des fonctions avancées pour l'analyse de données dans Google Sheets.
Erreurs fréquentes
- Inverser X et Y.
SLOPE,INTERCEPT,RSQ,LINESTetTRENDprennent tous Y connus en premier.FORECAST.LINEARfait exception : nouveau X d'abord, puis Y connus, puis X connus. - Plages non numériques ou de tailles différentes. Les plages X et Y doivent avoir la même longueur et être sans trous texte/vides dans les paires de régression.
- Extrapoler trop loin. Un bon R² sur 100–350 € de budget ne garantit pas que la droite tienne à 5 000 €. Les outils linéaires ne projettent que l'hypothèse de la droite.
- Forcer l'intercept à zéro.
LINEST(..., FALSE)ouTREND(..., FALSE)change le modèle ; ne l'utilisez que si c'est voulu. - Confondre corrélation et causalité. Une pente forte entre budget et inscriptions ne prouve pas que le budget cause les inscriptions — seulement que la relation historique est linéaire.
Quelle fonction choisir ?
| Objectif | Fonction |
| --- | --- |
| Pente seule | SLOPE |
| Intercept seul | INTERCEPT |
| Qualité d'ajustement (R²) | RSQ ou LINEST détaillé |
| Pente + intercept (+ stats) au même endroit | LINEST |
| Y ajustés ou prédits multi-points | TREND |
| Un seul Y futur | FORECAST.LINEAR |