"Toutes les périodes sont bien renseignées. Quand il n'y a pas de données pour la période, la valeur -99.99 est entrée. Nous enlevons pour le moment ces valeurs. Mais avant cela, il faut convertir les valeurs de CO2 en données numériques:"
"Toutes les périodes sont bien renseignées. Quand il n'y a pas de données pour la période, la valeur -99.99 est entrée. Nous enlevons pour le moment ces valeurs. La colonne `'index'` est créée avant pour tenir compte de l'espacement irrégulier des périodes. Il faut convertir les valeurs de CO2 en données numériques:"
"Avec cette prédiction, la teneur en CO2 dans l'atmosphère en avril 2025 serait de $$"
"Avec cette prédiction, la teneur en CO2 dans l'atmosphère en avril 2025 serait de $412\\ ppm$. On reste donc en dessous des dernières valeurs atteintes. Pour être plus réalistes, on veut maintenant estimer la teneur en CO2 avec une approximation linéaire à partir de l'an 2000 (index 505 pour le mois de Janvier 2000) au vue de la croissance plus rapide sur les dernières années:"
]
]
},
},
{
{
"cell_type": "code",
"cell_type": "code",
"execution_count": 17,
"execution_count": 31,
"metadata": {},
"metadata": {},
"outputs": [
"outputs": [
{
{
"data": {
"data": {
"text/html": [
"text/html": [
"<div>\n",
"<table class=\"simpletable\">\n",
"<style scoped>\n",
"<caption>Generalized Linear Model Regression Results</caption>\n",
