Bonjour à tous,  
 
 
Je suis un étudiant en Master of Science où j'écris actuellement un mémoire de recherche sur les effets du changement climatique sur les fuites dans les canalisation d'eau potable.
Je suis entrain d'essayer d'identifier des relations entre les fuites et des facteurs climatiques tels que la température, précipitation etc...
Mon problème est le suivant:
 
Je possede une série de données sur les fuites (Fu) et températures (T)par exemple et en utilisant excel, j'ai tracé un nuage de points de Fu en fonction de T.
De là, en utilisant excel, j'essaye de trouver la courbe qui correspond au mieux au nuage de points. J'utilise alors les differentes options d'Excel me permettrant de tracer les differentes regression (linéaire, polynomiale, exponentielle etc)  
Ma question est la suivante: Est ce que la meilleure courbe est tout simplement celle qui a un "R carré" le plus proche de 1 ?  
Est ce aussi simple que cela ? Une fois la "meilleure" courbe retenue, il m'est donc possible d'utiliser la fonction obtenue pour prévoir grossierement les fuites futures ?
 
Je vous prie de m'excuser par avance si jamais ma question vous semble triviale, j'ai très peu de notions statistiques.
 
Je vous en remercie.
 

Personne n'a une petite idée...?

IL faut déjà voir à quoi ressemble ton nuage de points pour avoir une idée de la fonction mathématique à apliquer. Car en théorie, plus le coefficient de corrélation est proche de 1 meilleur est l'interpolation. Cependant, on peut trouver des cas, ou les données sont organisées de façon exponentielle, mais avoir un meilleur coéfficient de corrélation avec une regression linéaire.

IL faut bien garder à l'esprit que normalement le R² quantifie uniquement l'éloignement des points par rapport à la courbe mathématique. Il faut ensuite valider le modèle par d'autres mesures et comparer ce que l'on obtient avec le modèle et les résultats réèls

Après, il faudrait aussi voir la définition du R² de excel, pour être sur qu'il donne bien ce que l'on pense.