Document 2 - Vecteurs aléatoires et loi normale multivariée
|
|
- Gustave David
- il y a 7 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Documt - Vcturs aléators t lo ormal multvaré Momts du vctur aléator y y y q y y y q Sot Y y y y q u matrc aléator. Défto. Lspérac M E(M) du matrc aléator Y st la matrc ds spéracs: E(Y) O a égalmt ls proprétés suvats: E( y ) E( y ) E( y ) q E( y ) E( y ) E( y ) q E( y ) E( y ) E( y ) q q q q Proposto. S Y st u matrc aléator t A u matrc costat, alors t Démostrato Exrcc E[tr(Y))] tr[e(y)] (s Y st carré) E(AY) AE(Y). La matrc d covarac Var(y) du vctur aléator y dspérac µ st u matrc déf par E( y ) E( y )( y ) E( y )( y ) q q E( y )( y ) E( y ) E( y )( y ) q q Var(y) E[(y-)(y-) ] E( y )( y ) E( y )( y ) E( y ) q q q q q q S j Cov(y ; y j ) t Var(y ), la matrc prd la form Rmarqu. La matrc st écssarmt symétrqu t, coséquc d la proposto. plus bas, ll st sm déf postv. La covarac tr dux vcturs aléators y t y d moys µ t µ st u matrc déf par Cov(y ; y ) E[(y - )(y - ) ] S y [y y ] t s Var(y) st parttoé d faço coform
2 Lo ormal multvaré alors Var(y ), Var(y ), Cov(y ; y ), ( ) Cov(y ; y ). Proposto.. Sot y u vctur aléator d moy µ t d matrc d covarac, L u matrc p, M u matrc q t a u vctur p. Alors t E(Ly + a) Lµ + a, Var(Ly + a) LL, (.) Cov(Ly, My) LM (.) Il st utl d otr la gééralsato suvat d la proprété b cou Var(X) E(X )-[E(X)]. Var(y) E(yy) - µµ (.3) Rmarqu. Pusqu pour tout, st la varac d y, o a qu 0 pour tout. Doc st sm déf postv. Ell st fat déf postv, à mos qu l xst u vctur tl qu 0, doc à mos qu l xst u vctur tl qu y st costat. Proposto.3. S A st u matrc réll symétrqu, y u vctur aléator d moy µ t d matrc d covarac, alors E(yAy) tr(a) + µaµ (.4) Démostrato. E[yAy] E[tr(yAy)] E[tr(Ayy)] tr[e(ayy)] tr[ae(yy)] tr[a{+ µµ}] tr(a) + tr(aµµ) tr(a) + tr(µaµ) tr(a) + µaµ La focto d dsté ormal multvaré U vctur aléator y (y,..., y ) sut u lo ormal d dmso s sa focto d dsté st doé par: f(y,, y ) / ( ) / ( / )( y ) ( y ) L vctur aléator y st alors d moy µ t d matrc d covarac, t o écrt y ~ (µ ; ). Lorsqu, o obtt la lo ormal usull, f(x) ( ) / x, - < x < O a E(y) xf(x)dx µ t Var(y) (x-µ) f(x)dx E(y - µ). Rmarqu. Ctt défto suppos qu la matrc d covarac st o-sgulèr (auqul cas o dt qu la dstrbuto st o-sgulèr). La ormalté multvaré put s défr sas ctt rstrcto, t ls coclusos ds théorèms qu suvt sapplqut mêm lorsqu 0. Das c cours, cpdat, ous allos ous rstrdr aux los ormals o sgulèrs. Los margals t codtolls Proposto.. Sot y ~ (µ ; ) t supposos qu y, µ t sot parttoés d la faço suvat, où y st d dmso. Alors la lo margal d y st y y, y y ~ t la lo codtoll d y st ormal d moy t d matrc d covaracs (.) ; ) (.) 4/03/ REG0NormalH
3 Lo ormal multvaré 3 E(y y ) + (y - ), Var(y y ) - (.3) z I 0 Démostrato Cosdéros la trasformato z A(y-) où A z. La trasformato ΣΣ I I 0 vrs st (y-) A - z z. L jacob st égal à t la focto d dsté d z st Σ Σ I z g(z,, z ) / ( ) / ( / ) A A z z / ( ) / AΣA ( / ) z z Mas [AA ] Σ 0 Σ 0. g(z,;,; z ) t z [AA ] - z / zσ z zσ z t.. Doc. ( ) / /. ( ) ( ) ( ) z z ( ) z / /. ( ) z z z z / ( ) / / / / z /. La lo margal d z st / / ( ) ( / ) z z ( ) z z z z z / ( / ). d / / ( ) / ( ) / ( / ). / / ( ) z z dz L tégral st cll d u dsté ormal multvaré, t vaut doc. La lo margal d z st doc / ( ) z z. C st la dsté d y / / ( ) -, u ormal d moy 0 t d matrc d covarac. O trouv asémt qu la dsté d y st u ormal d moy t d matrc d covarac. O obtt mmédatmt, dvsat la dsté cojot par la margal d z, qu la dsté codtoll d z état y ΣΣ ( y ), ous doé z y - st ormal d matrc d covarac.. Pusqu z cocluos qu l spérac codtoll st + (y - ) Foctos léars d u vctur ormal Proposto.. Sot y ~ (µ ; ) t A u matrc o sgulèr. Sot z Ay. Alors z ~ (Aµ ; AA ). Démostrato. La trasformato vrs st y A - z. L jacob d la trasformato st A -. La focto d - - ( / )( A z) ( A z) dsté d z st doc A / / ( ) ( / )( A za A) ( A za A) - ( / )( za) A A ( za) / / / / ( ) A ( ) A ( / )( ) - ( ) z A AA z A, c qu st la dsté d u ormal / / (Aµ ; AA ) ( ) A Corollar Sot y ~ (µ ; ) t L u matrc q d rag q. Sot z L y. Alors z ~ q (L µ ; L L). REG0NormalH 3 lud, mars 4, 0
4 4 Lo ormal multvaré L Démostrato Sot M u matrc (-q) tll qu A M st o sgulèr. Alors Ay ~ (Aµ ; AA ). Mas Ay z w, w M y t AA L L L M. L résultat découl d la proposto. M M M Rmarqu. S st o sgulèr t L q st d rag q, alors z a u dstrbuto o sgulèr. Idépdac d varabls ormals La covarac tr dux varabls aléators dépdats st ull, mas dux varabls dot la covarac st ull sot pas écssarmt dépdats. Cpdat, s X t Y suvt cojotmt u lo ormal, alors lmplcato vrs (covarac ull dépdac) st vra. Voc léocé gééral. Proposto.3 Sot y ~ (µ ; ) t supposos qu y, µ t sot parttoés: y y, y où y t y sot d dmsos t -, rspctvmt. Alors ls vcturs y t y sot stochastqumt dépdats s t sulmt s 0. Démostrato O sat déjà qu la codto st écssar. Pour motrr qu ll st suffsat l sufft d costatr qu la lo codtoll d y st ormal d moy t d matrc d covaracs E(y y ) + (y - ) t d varac Var(y y ) -, doc dépdat d y Proposto.4 Dux foctos léars L y t L y du vctur y ~ (µ ; ) sot dépdats s t sulmt s L L 0. Démostrato Sot L (L ; L ) u matrc parttoé qp. Nous supposros qu L st d rag pl. Slo l corollar d la proposto., l vctur Ly ~ (Lµ ; LL). Mas L résultat découl d la proposto.3 Trasformatos orthogoals Ly L y, t LL L y LL L L L L S ls composats y,..., y du vctur y (y,..., y ) sot dépdats, ls composats z,..., z m du vctur z Ly, focto léar ds y, l sot gééralmt plus. Qulls sot ls trasformatos léars qu présrvt ldépdac? C sot ls trasformatos orthogoals. Proposto.5 Sot y ~ (µ ; I ), P u matrc m (m ) dot ls colos sot orthoormals: PP I m. Sot z Py. Alors z ~ m (Pµ ; I m ). Démostrato Découl drctmt d la proposto.3. Qulls sot ls trasformatos qu trasformt ds varabls dépdats varabls dépdats? Cosdéros u vctur y ~ (µ ; ). La matrc, état symétrqu réll put êtr dagoalsé par u matrc orthogoal P: P P D (ou PDP) pour u crta matrc dagoal D dot ls composats d la dagoal sot touts o ulls. D a doc u «rac carré» D /. O a alors u trasformato qu rédut l vctur y u vctur z dot ls composat sot dépdats t d varac. (.) (.) «Idépdats» das l ss d dux varabls aléators. 4/03/ 4 REG0NormalH
5 Lo ormal multvaré 5 Proposto.6 S z Py, alors z ~ (Pµ ; D), t doc ls composats d z sot dépdats. Et s u D -½ Py, alors u ~ (D -½ Pµ ; I ). Démostrato Exrcc. 3 Lo kh-dux (ctral) ( ) Défto La lo du st la dstrbuto du somm d carrés d varabls aléators ormals ctrés réduts dépdats. Sot z, z,..., z ds varabls dépdats t dtqumt dstrbués (.d.d.) slo la lo ormal ctré rédut (0 ; ) t X z z... z Alors X, c st-à-dr, X st dstrbué slo la lo kh-dux avc dgrés d lbrté. Focto d dsté La focto d dsté d u varabl d lo st ( / ) Lorsqu y ~, o a E(y) t Var(y). / x / x, x > 0 (3..) / Focto géératrc ds momts La focto géératrc ds momts du varabl d lo st M(t) ( - t) -/ (t < /). (3..) Démostrato M(t) E( tx ) tx x/ x / dx ( / ) / x / (/ )( tx ) dx 0 ( / ) / 0 (-t) -/, l résultat voulu. t / / ( / )[/( )] ( / ) S y st u vctur ormal, l sufft qu ls covaracs tr ls composats d y sot ulls pour qu clls-c sot dépdats. Nous avos doc, S y ~ (0 ; I ), alors yy ~ (3..3) Addtvté t soustractvté d varabls d lo kh-dux Ls propostos suvats caractérst ls stuatos où u somm d varabls d lo st d lo. Proposto 3. (Addtvté) S X ~ r, Y ~ s t s X t Y sot dépdats, alors Z X + Y ~ rs. Démostrato. S X t M Y sot ls foctos géératrcs ds momts (fgm) d X t d Y, rspctvmt, alors la fgm M Z d Z st, grâc à ldépdac, c qu st la fgm du lo M Z (t) M X (t)m Y (t) (-t) -r/ (-t) -s/ (-t) -(r+s)/ rs Proposto 3.. (Soustractvté) Sot Z X + Y où Z ~ Alors Y~ r., X ~ r, > r, t X, Y sot dépdats. Démostrato. Sot M Z (t), M X (t) t M Y (t) ls fgm d Z, X t Y, rspctvmt. Pusqu Z st u somm d REG0NormalH 5 lud, mars 4, 0
6 6 Lo ormal multvaré varabls aléators dépdats, sa fgm st l produt ds fgm d ss facturs: M Z (t) M X (t)m Y (t). Pusqu M Z (t) (-t) -/, M X (t) (-t) -r/, ous avos M Y (t) (-t) -(-r)/ c qu st la fgm du 4 Lo kh-dux o ctral S y ~ (µ ; I ), alors X yy sut u lo applé lo kh-dux à dgrés d lbrté t paramètr d o ctralté µ µ: X yy ~ ( ). Lorsqu l paramètr d o ctralté st ul, la lo kh-dux (0) st fat u khdux ctral ordar. Proposto 4. La focto géératrc ds momts d u varabl X X y, où ls y sot dépdats, y ~ ( ; ) st Démostrato M (t) t /( t )( t) / Cosdéros d abord la focto géératrc ds momts M X (t) d u varabl X y, où y ~( ; ) : M X (t) E( tx ) ty (/ )( y) dy (/ )[( t) y y ] dy (/ )[( t) y y] / dy / /[( t)] (/ )( t)[ y y /( t) /( t) ] dy ( / )[ ( ) ] t (/ )( t)[ y /( t )] t / dy /( t ) ( t). t /( t) La focto géératrc ds momts d X st doc M () X t ( ) / t / t t /( t) t /( t )( t) / ( ) Proposto 4. La focto d dsté d u varabl X d lo ( ) st doé par r f (x) j0 / ( / ) j! j f j ( x) où f +j désg la focto d dsté d u varabl d lo j(0). Démostrato La focto géératrc ds momts d X put s écrr comm M X (t) t /( t )( t) / / j / ( / )/( ) ( t) / / / ( t) / j0 j! t t j ( / ) ( t ) j0 j! géératrc ds momts d u varabl d dsté f +j (x). ( / j). Or chaqu trm d ctt drèr somm st b cll d la focto Forms quadratqus géérals (yay) Proposto 4.3 Sot y ~ (µ ; I ), A u matrc réll symétrqu d rag r. Alors 4/03/ 6 REG0NormalH
7 Lo ormal multvaré 7 () S A A, alors y Ay ~ () S y Ay ~ Démostrato. r () où r r(a) t µ Aµ; s (), alors A A, s r(a) t µ Aµ. () Démostrato d () Supposos qu A A. Alors l xst u matrc P r tll qu PP I r t A PP. Alors yay yppy (Py) (Py) zz, où z Py ~ r (P µ ; I r ). Doc zz sut u lo (P µ) (P µ) µppµ µaµ. r () avc () Démostrato d () Nous allos démotrr ctt part du théorèm das l sul cas où µ 0 t doc 0. Supposos doc qu yay ~ s. Pusqu A st réll t symétrqu, l xst u matrc r P tll qu A PDP, où D st u matrc r r dagoal dot ls élémts d la dagoal sot ls valurs proprs,..., r o ulls d A t P P I r. Doc yay ypdpy zdz z où z Py ~ r (0 ; I r ). Sot M(t) la fgm d yay. Du part, pusqu yay ~ s, o a M(t) (-t) -s/. Dautr part, yay z où z ~ d fgm M (t) (-t) -½ t ls z sot dépdats. Pusqu la fgm d z st M ( t), o a Il sut M(t) r r r M( t) t / ( ) (-t) -s/ t / ( ) (-t)s ( t ) r d où,,..., r t r s. Il sut D I r, A PP t alors A PP PP A Rmarqu Crtas auturs défsst l paramètr d o ctralté par /, c qu smplf légèrmt l xprsso ds foctos d dsté t géératrc ds momts. 5 Idépdac d forms quadratqus Quad st-c qu dux forms quadratqus y Ay t y By d lo kh-dux sot dépdats? Il st souvt écssar d l savor af d dédur la dstrbuto d lur somm ou d lur quott. L théorèm suvat do u répos pour ds varabls d matrc d covarac I. Nous démotrros l cas gééral plus lo. Proposto 5. Sot y ~ (µ ; I ), A t B dux matrcs symétrqus. Sot y Ay t y By dux forms quadratqus d lo kh-dux (ctral ou o). Alors y Ay t y By sot dépdats s t sulmt s AB 0. Démostrato () Supposos qu y Ay t y By sot ds kh-dux dépdats. Alors A t B sot dmpotts t y Ay + y By y (A+B)y st d lo kh-dux. Doc A+B st dmpott: (A+B) A + B + AB + BA A + B A + B + AB + BA A + B AB + BA 0 AB -BA ABB -BAB AB -BAB, c qu traî qu AB st symétrqu. Doc AB (AB) B A BA. Alors AB + BA 0 AB + AB 0 AB 0. C st c qu l fallat démotrr. () Supposos qu AB 0. Pusqu y Ay t y By sot d lo kh-dux, A t B sot dmpotts. Doc l xst ds matrcs P t Q tlls qu A PP, B QQ, t P P t Q Q sot ds matrcs dtté. Alors y Ay y PP y (P y) (P y) st focto d P y; t y By y QQ y (Q y) (Q y) st focto d Q y. Doc y Ay t y By sot dépdats s P y t Q y l sot. C st c qu ous allos démotrr. Pour l far, l sufft d motrr qu P Q 0. O a AB 0 PP QQ 0 P PP QQ Q 0 IP QI 0 P Q 0. REG0NormalH 7 lud, mars 4, 0
8 8 Lo ormal multvaré Nous allos matat gééralsr ls dux théorèms précédts: ous cosdérros l cas où la matrc d covarac st u matrc déf postv qulcoqu. Proposto 5. Sot y ~ (µ ; ), A u matrc réll symétrqu d rag r. Alors () S AA A, alors y Ay ~ () S y Ay ~ r () où r r(a) t µ Aµ; s (), alors AA A, s r(a) t µ Aµ. Démostrato Pusqu st déf postv, l xst u matrc symétrqu o sgulèr E tll qu E. Alors y Ay y E - EAEE - y z EAEz, où z E - y ~ (E - µ ; I ). Nous pouvos alors applqur l théorèm 3 à la form quadratqu z EAEz. Das la part () du théorèm, la codto d dmpotc dvt EAEEAE EAE, c qu, état doé qu E st o sgulèr st équvalt à AEEA A, c st à dr AA A. S ctt codto st vérfé, alors d après l théorèm 3, z EAEz ~ () où r r(eae) r(a) grâc à la o sgularté d E; t (E - µ) EAE(E - µ) µ Aµ. Récproqumt, s z EAEz ~ s (), alors, par l théorèm 3, EAEEAE EAE AEEA A (par la o sgularté d E), c qu st équvalt à AA A; s r(eae) r(a); t (E - µ) EAE(E - µ) µ Aµ. Et voc la gééralsato d la duxèm part d la proposto 5. cocrat l dépdac d forms quadratqus. Proposto 5.3 Sot y ~ (µ ; ), A t B dux matrcs symétrqus. Sot y Ay t y By dux forms quadratqus d lo kh-dux (ctral ou o). Alors y Ay t y By sot dépdats s t sulmt s AB 0. Démostrato Pusqu st déf postv, l xst u matrc symétrqu o sgulèr E tll qu E. Alors y Ay y E - EAEE - y z EAEz, t y By y E - EBEE - y z EBEz où z E - y ~ (E - µ ; I). D après l théorèm 3.3., z EAEz, t z EBEz sot dépdats s t sulmt s EAEEBE 0. Mas état doé la o sgularté d E, cc traî qu AEEB 0, c st-à-dr, qu AB 0. Et voc u théorèm gééral cocrat la décomposto d u form quadratqu u somm d forms quadratqus dépdats. L théorèm st cou sous l om d théorèm d Cochra. Proposto 5.4 Sot y ~ (0 ; I ). Sot A u matrc dmpott t symétrqu d rag r, t A A A k, r(a ) r, Q yay, Q ya y,,..., k. Alors ls tros propostos suvats sot équvalts: k () r(a) r(a ) ; () A A t A A j 0; () Ls Q sot dépdats t Q ~ Démostrato. Oms. S st qu sm déf postv t o déf postv, ous avos la gééralsato suvat: Proposto 5.5. Sot y ~ (0 ; ) où st sm déf postv. La form quadratqu yay sut u lo s t sulmt s AA A, auqul cas, l ombr d dgrés d lbrté st r tr(a). D 0 P Esquss d démostrato. put s écrr comm PDP [ P P ] 0 0 P PDP, où P st r, r r(). P y z yay ypp APP y zp APz, z P y 0 0, où z st d moy ull t d matrc d covarac D. Alors yay zp AP z st d lo s t sulmt s r PAPDPAP PAP PAΣAP PAP PDPAΣAPDP PDPAPDP AA A Lo d Studt (lo t) Défto Sot X t Y dux varabls dépdats, Y ~ (0 ; ) t X ~ ( ). Alors la varabl. r 4/03/ 8 REG0NormalH
9 Lo ormal multvaré 9 t Y X / sut u lo applé lo d Studt à dgrés d lbrté t paramètr d o ctralté, t ~ t (). Lorsqu 0, la lo st dt ctral. O la désgra par t (0) ou plus smplmt par t Lo d Fshr (lo F) Défto Sot X ~ t X ~ ( ), X t X dépdats, alors la varabl F X / X / sut u lo applé lo d Fshr, ou lo, à t dgrés d lbrté t paramètr d o ctralté : F ~ ; ( ). Lorsqu 0, la lo st dt ctral. O la désgra par ; (0) ou plus smplmt par Rmarqus ; S F ~ F ; (0), alors S t ~ t ν, alors t ~ ;ν. ~ F ; (0). 6 Échatllos ormaux multvarés Sot y, y,, y vcturs aléators dépdats chacu d lo p ( ; ), où st u vctur p t st u matrc déf postv pp. La dsté cojot d cs vcturs st f(y ; y ; ; y ; ; ) xp ( ) ( ) / / ( ) y μ Σ y μ Σ xp ( ) ( ) / / ( ) y μ Σ y μ Σ Sot y y l vctur moy ds obsrvatos t S ( y y)( y y ) la matrc d covarac échatlloal. O put réécrr la somm das l xposat d la focto d dsté comm ( y μ) Σ ( y μ) [( ) ( )] [( ) ( )] y y y μ Σ y y y μ ( ) ( ) y y Σ y y ( yμ) Σ ( y μ) + ( y μ ) Σ ( y y ) ( y y) Σ ( y y ) + ( yμ) Σ ( y μ) + + ( μ) Σ ( ) y y y ( y y) Σ ( y y ) + ( yμ) Σ ( y μ) tr( y y) Σ ( y y ) + ( yμ) Σ ( y μ) tr Σ ( y y )( y y ) + ( yμ) Σ ( y μ) trσ ( y y)( y y ) ( yμ) Σ ( y μ) trσs+ ( yμ) Σ ( y μ) + As doc, la focto d vrasmblac put s écrr comm L(; ) xp ( ) ( ) / / ( ) μ Σ μ Σ y y xp / / ( ) trσs ( μ ) Σ ( μ ) Σ y y. Estmaturs ds paramètrs Ls valurs d t qu maxmst la focto d vrasmblac L( ; ) sot y t S. Pour motrr qu y maxms L, l sufft d otr qu, état doé l fat qu ( yμ) Σ ( yμ) 0, xp ( ) ( ) y μ Σ y μ st férur ou égal à pour tout y, t attt so maxmum d 0 à y. Alors REG0NormalH 9 lud, mars 4, 0
10 0 Lo ormal multvaré L( μ; Σ) L( y; Σ ) xp( trσs) / / ( ) Σ pour tout, t l rst à maxmsr cc par rapport à. Nous motros matat qu L( y; S) L( y; Σ) pour tous déf postv. C qu st équvalt à motrr qu l L( y; S) - l L( y; Σ) 0. l L( y; S) - l L( y ; Σ) l l S trs S + Σ trσ S l p Σ S trσ S p p l, où ls sot ls valurs proprs d ΣS. Il faut doc motrr qu p p p l 0 ( l ) p. Ls sot postfs car S st déf postv (avc / probablté ); doc ll possèd u «rac carrés» S t ls valurs proprs d ΣS sot ls mêms qu clls / / d p S ΣS, qu st déf postv. Pour motrr qu ( l ) p, l sufft d vérfr qu - l, c qu découl du fat qu la dérvé d - l st égatv das (0 ; ) t postv à drot d. Doc so mmum st au pot, c qu coclut la démostrato Dstrbuto ds stmaturs Il st assz facl d démotrr qu y ~ p ( ; (/)), utlsat ls fat qu u focto léar d ormals dépdats st ormal. La dstrbuto d la matrc A ( y )( ) y y y S xg qulqus dévloppmts. Qulqus proprétés ds échatllos ormaux multvarés Sot y,, y vcturs aléators dépdats, y ~ p ( ; ). Posos t Y [y y y ], t M [ ]. Sot a [a ; a ; ; a ] u vctur costat t l a y Y a u combasos léar ds vcturs. Alors l ~ p (M a ; a a). S a t b sot dux vcturs fxs tls qu a b 0, a a b b, alors Y a t Y b sot ds vcturs ormaux dépdats d matrc d covarac. Plus gééralmt, s P st u matrc m, m tll qu P P I m. Alors ls colos z,, z m d la matrc Y P sot dépdats, d moy M P t d matrc d covarac. S, M, alors z,, z m sot d moy 0 s ls colos d P sot orthogoals à [ ; ; ;]. Sot y,, y vcturs aléators dépdats, y ~ p ( ; ), Y [y y y ], t M [ ]. S P st u matrc m, m tll qu P P I m t M P 0, alors Y PP Y ~ W p ( ; m). E partculr, s M t C I /, alors S ( y y)( y y) Y CY ~ W p ( ; -). Lo d Wshart m Sot A zz, où ls z sot ds vcturs dépdats d lo p (0 ; ). Alors la statstqu A ~W p ( ; m) sut u lo applé «lo d Wshart d dmso p, varac, t m dgrés d lbrté. O écrt alors A ~ W p ( ; m). Qulqus proprétés d la lo d Wshart S A ~W p ( ; m) t B st u matrc qp, alors B AB ~ W q (B B ; m) S A A A A A ~W p( ; m), où A st rr, alors A ~W r ( ; m) 4/03/ 0 REG0NormalH
11 Lo ormal multvaré S A ~W p ( ; m), alors -½ A -½ ~ W p (I p ; m). S A ~W p (I ; m) t B st u matrc qp tll qu B B I q, alors B AB ~ W q (I q ; m) S A ~W p ( ; m) t a st u vctur fx tl qu a a > 0, alors a Aa/a a ~ m. Cas partculr : a / ~ m. S A t A sot dépdats, A ~W p ( ; m ) t A ~W p ( ; m ), alors A + A ~ W p ( ; m + m ). Σ Σ A A Sot u matrc d covarac (p+q)(p+q), état pq, t A Σ Σ ~ W A A p+q ( ; m), parttoé d la mêm faço. Alors A. A - A A A ~W p (A. ; m-q) t A A A ~W p ( ; q); A. st dépdat d A t d A. S 0, t A A A, A t A. sot mutullmt dépdats. Notos qu s A A A A A A A A, alors A A, d où o tr qu ( A ) ~ W. p (A. ; m-q). Sot y,, y vcturs aléators dépdats, y ~ p ( ; ), X [y y y ], t M [ ]. S P st u matrc m, m tll qu P P I m t MP 0, alors Y PP Y ~ W p ( ; m). E partculr, s M t C I - /, alors S ( y y)( y y) Y CY ~ W p ( ; -). La lo T d Hotllg La lo T d Hotllg st u gééralsato d la lo d Studt. Défto d la lo Sot y ~ p ( ; ) t A~ W p ( ; m), où y t A sot dépdats. Alors la statstqu m(y-) A - (y-) ~ T (p ; m) sut u lo applé «T d Hotllg» d paramètrs p t m dgrés d lbrté. Rlato avc la lo F La lo d Hotllg st lé à la lo F par la rlato m p mp T ( p; m) Fp ; mp Applcato U ds applcatos prcpals d la lo d Hotllg st la suvat : Sot x t S la moy t la varac d u échatllo d tall d u populato p ( ; ), alors La dstrbuto d Wlks μ S μ ~ T p (p ; -), ou cor, ( yμ) S ( yμ ) ~ F p p ; -p. ( )( y ) ( y ) Défto Sot A ~ W p (I ; m) t B ~ W p (I ; ), m, A t B dépdats. Alors la varabl A A B I+A- B - sut u lo applé lo d Wlks d paramètrs p, m, t Qulqus proprétés d la lo d Wlks u, où u,, u sot dépdats, u d lo bêta d paramètrs ½(m+-p) t p/. Ls los (p ; m ; ) t ( ; m+-p ; p) sot ls mêms ( p; m;) p ~ F ( p; m;) m p p m p ; REG0NormalH lud, mars 4, 0
12 Lo ormal multvaré (; m; ) ~ F m (; m; ) m ; ( pm ; ;) p ~ ( pm ; ;) m p F p;( mp) (; m ; ) ~ F (; ; ) m m m ;( ) Lorsqu m st grad, o a, approxmatvmt, -{m-½(p-+)}l (p ; m ; )~. p RÉSUMÉ L spérac d u matrc ou d u vctur aléator Y st la matrc (l vctur) ds spéracs d ss composats. La matrc d covarac E[(y-)(y-) ] d u vctur aléator y d moy st u matrc carré symétrqu dot l élémt j st la covarac tr la t la j composat d y. Ls élémts d la dagoal d sot doc ls varacs ds composats d y. st écssarmt sm déf postv; ll st déf postv s t sulmt s ll st o sgulèr. st sgulèr s l xst u focto léar a y d varac ull. 3 Sot y u vctur aléator d moy µ t d matrc d covarac, L t M ds matrcs costats. Alors E(Ly + a) Lµ + a, Var(Ly + a) LL, t Cov(Ly, My) LM. S y st ormal, Ly + a st ormal. 4 S A st u matrc réll symétrqu, y u vctur aléator d moy µ t d matrc d covarac, alors E(yAy) tr(a) + µaµ 5 Sot y [y ; y ] u vctur aléator ormal parttoé d moy t d matrc d covarac. Alors E(y y ) + (y - ), Var(y y ) -. y t y sot dépdats s t sulmt s 0. 6 Sot u D -½ Py, où P st u matrc orthogoal t D u matrc dagoal tll qu PDP. Alors u ~ (D -½ Pµ ; I ). 7 O désg par s () la lo kh-dux o ctral à s dgrés d lbrté t paramètr d o ctralté. Sot y ~ (µ ; ), où st déf postv, A u matrc réll symétrqu d rag r. Alors () s AA A, alors y Ay ~ r () où r r(a) t µ Aµ; () s y Ay ~ s (), alors AA A, s r(a) t µ Aµ. 0 s t sulmt s A 0. 8 Sot y ~ (µ ; ), A t B dux matrcs symétrqus. Sot y Ay t y By dux forms quadratqus d lo khdux (ctral ou o). Alors y Ay t y By sot dépdats s t sulmt s AB 0. 9 Cas partculr : I. Alors y y/ y ~ () où. y Ay/ ~ r () où r r(a) t µ Aµ/ s t sulmt s A st dmpott; s A t B sot dmpotts, alors y Ay t y By sot dépdats s t sulmt s AB 0. Y 0 U quott t sut u lo applé lo d Studt à dgrés d lbrté s X t X sot dépdats, X / X ~ t X ~. 4/03/ REG0NormalH
13 Lo ormal multvaré 3 L quott F X / X / dépdats, X ~ t X ~. sut u lo applé lo d Fshr, ou lo F, à t dgrés d lbrté s X t X sot Sot x,, x vcturs aléators dépdats, x ~ p ( ; ), Y [y y y ], M [ ], P st u matrc m, m tll qu P P I m. Alors ls colos z,, z m d la matrc Y P sot dépdats, d moy M P t d matrc d covarac. S, M, alors z,, z m sot d moy 0 s ls colos d P sot orthogoals à [ ]. m 3 Sot A zz, où ls z sot ds vcturs dépdats d lo p (0 ; ). Alors la statstqu A ~W p ( ; m). 4 S y,, y sot vcturs aléators dépdats, y ~ p ( ; ), t S ( y y)( y y ). Alors S ~ W p ( ; -), t S st dépdat d y y. 5 Sot y ~ p ( ; ) t A~ W p ( ; m), où y t A sot dépdats. Alors m(y-) A - (y-) ~ T (p ; m). m p 6 T ( p; m) F. p; mp mp 7 Sot y t S la moy t la varac d u échatllo d tall d u populato p ( ; ), alors μ S μ ~ T p (p ; -), ou cor, ( yμ) S ( yμ ) ~ F p p ; -p. ( )( y ) ( y ) REG0NormalH 3 lud, mars 4, 0
II - Notions de probabilité. 19/10/2007 PHYS-F-301 G. Wilquet 1
II - Notos de probablté 9/0/007 PHYS-F-30 G. Wlquet Ue varable aléatore est ue varable dot la valeur e peut être prédte avec certtude mas dot la probablté d occurrece d ue valeur (varable dscrète) ou d
Plus en détailLE PRINCIPE DU RAISONNEMENT PAR RÉCURRENCE
LE PRINCIPE DU RAISONNEMENT PAR RÉCURRENCE. Exemple troductf (Les élèves qu coasset déà be le prcpe peuvet sauter ce paragraphe) Cosdéros la sute (u ), défe pour tout, par : u u u 0 0 Cette sute est défe
Plus en détaile x dx = e x dx + e x dx + e x dx.
Chtr Foctos Gmm t foctos d Bssl Chtr Focto Gmm t foctos d Bssl Détrmto d l focto Gmm L focto Gmm st très sml à dédur à rtr d l tégrl d'eulr: Ctt tégrl st u focto d rmètr ; ll st rrésté r l symbol () t
Plus en détailSéries numériques. Chap. 02 : cours complet.
Séris méris Cha : cors comlt Séris d réls t d comlxs Défiitio : séri d réls o d comlxs Défiitio : séri corgt o dirgt Rmar : iflc ds rmirs trms d séri sr la corgc Théorèm : coditio écssair d corgc Théorèm
Plus en détailSemestre : 4 Module : Méthodes Quantitatives III Elément : Mathématiques Financières Enseignant : Mme BENOMAR
Semestre : 4 Module : Méthodes Quattatves III Elémet : Mathématques Facères Esegat : Mme BENOMAR Elémets du cours Itérêts smples, précompte, escompte et compte courat Itérêts composés Autés Amortssemets
Plus en détaila g c d n d e s e s m b
PPrrooppoossiittiioo 22001111JJPP 22770055 000011 uu 0088 fféévvrriirr 22001111 VVlliiiittéé jjuussqquu uu 3300//0044//22001111 tim c ir tv é p g c h u i rè s G A Z iv lu s IC.G R é c lo y m ip s 9 r7
Plus en détailSYSTEME FERME EN REACTION CHIMIQUE
SYSTEME FERME EN REACTION CHIMIQUE I. DESCRIPTION D UN SYSTEME. Les dfférets types de système (ouvert, fermé, solé U système S est formé d u esemble de corps séparés du reste de l uvers (appelé mleu extéreur
Plus en détailMathématiques Financières : l essentiel Les 10 formules incontournables (Fin de période)
A-PDF OFFICE TO PDF DEMO: Purchase from www.a-pdf.com to remove the watermark Mathématques Facères : l essetel Les formules cotourables (F de érode) htt://www.ecogesam.ac-a-marselle.fr/esed/gesto/mathf/mathf.html#e5aels
Plus en détailCorrigé du baccalauréat S Pondichéry 13 avril 2011
Corrigé du baccalauréat S Pondichéry avril EXERCICE Commun à tous ls candidats Parti I points. L ax ds ordonnés st asymptot à C au voisinag d ; la fonction étant décroissant sur ] ; + [, la limit quand
Plus en détail[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ 02475 ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n =
[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 1 juillet 14 Eocés 1 Nombres réels Ratioels et irratioels Exercice 1 [ 9 ] [correctio] Motrer que la somme d u ombre ratioel et d u ombre irratioel est u ombre irratioel.
Plus en détailApplication de la théorie des valeurs extrêmes en assurance automobile
Applcato de la théore des valeurs extrêmes e assurace automoble Nouredde Belagha & Mchel Gru-Réhomme Uversté Pars 2, ERMES-UMR78-CNRS, 92 rue d Assas, 75006 Pars, Frace E-Mal: blour2002@yahoo.fr E-Mal:
Plus en détailCoefficient de partage
Coeffcet de partage E chme aque, la sythèse d'u composé se fat e pluseurs étapes : la réacto propremet dte (utlsat par exemple u motage à reflux quad la réacto dot être actvée thermquemet), les extractos
Plus en détailRemboursement d un emprunt par annuités constantes
Sére STG Journées de formaton Janver 2006 Remboursement d un emprunt par annutés constantes Le prncpe Utlsaton du tableur Un emprunteur s adresse à un prêteur pour obtenr une somme d argent (la dette)
Plus en détailClemenceau. Régime sinusoïdal forcé. Impédances Lois fondamentales - Puissance. Lycée. PCSI 1 - Physique. Lycée Clemenceau. PCSI 1 (O.
ycé Clnca PCS - Physq ycé Clnca PCS (O.Granr) ég snsoïdal forcé pédancs os fondantals - Pssanc ycé Clnca PCS - Physq ntérêt ds corants snsoïdax : Expl d tnsons snsoïdals : tnson d sctr (50 H 0 V) s lgns
Plus en détailCHAPITRE 6 : LE BIEN-ETRE. Durée : Objectif spécifique : Résumé : I. L agrégation des préférences. Cerner la notion de bien-être et sa mesure.
TABLE DES MATIERES Durée...2 Objectf spécfque...2 Résumé...2 I. L agrégato des préféreces...2 I. Le système de vote à la majorté...2 I.2 Vote par classemet...3 I.3 Codtos de décso socale et théorème d
Plus en détailIntégration et probabilités ENS Paris, 2012-2013. TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé :
Itégratio et probabilités EN Paris, 202-203 TD 203 Lois des grads ombres, théorème cetral limite. Corrigé Lois des grads ombres Exercice. Calculer e cet leços Détermier les limites suivates : x +... +
Plus en détailL Analyse Factorielle des Correspondances
Aalyse de doées Modle 5 : L AFC M5 L Aalyse Factorelle des Corresodaces L aalyse factorelle des corresodaces, otée AFC, est e aalyse destée a tratemet des tableax de doées où les valers sot ostves et homogèes
Plus en détailEtude de la fonction ζ de Riemann
Etude de la foctio ζ de Riema ) Défiitio Pour x réel doé, la série de terme gééral,, coverge si et seulemet si x >. x La foctio zeta de Riema est la foctio défiie sur ], [ par : ( x > ), = x. Remarque.
Plus en détailExo7. Déterminants. = 4(b + c)(c + a)(a + b). c + a c + b 2c Correction. b + a 2b b + c. Exercice 2 ** X a b c a X c b b c X a c b a X
Exo7 Détermiats Exercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable T : pour
Plus en détailSolutions particulières d une équation différentielle...
Solutios particulières d ue équatio différetielle......du premier ordre à coefficiets costats O cherche ue solutio particulière de y + ay = f, où a est ue costate réelle et f ue foctio, appelée le secod
Plus en détailIncertitudes expérimentales
U N I O N D E S P R O F E S S E U R S D E P H Y S I Q U E E T D E C H I M I E 995 Icerttudes érmetales par Fraços-Xaver BALLY Lcée Le Corbuser - 93300 Aubervllers et Jea-Marc BERROIR École ormale supéreure
Plus en détailChapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1)
Uiversités Paris 6 et Paris 7 M1 MEEF Aalyse (UE 3) 2013-2014 Chapitre 3 : Foctios d ue variable réelle (1) 1 Lagage topologique das R Défiitio 1 Soit a u poit de R. U esemble V R est u voisiage de a s
Plus en détailLes sinistres graves en assurance automobile : Une nouvelle approche par la théorie des valeurs extrêmes
Les sstres graves e assurace automoble : Ue ouvelle approche par la théore des valeurs extrêmes Nouredde Belagha (*, Mchel Gru-Réhomme (*, Olga Vasecho (** (* Uversté Pars 2, ERMES-UMR78-CNRS, 2 place
Plus en détail1 Mesure et intégrale
1 Mesure et itégrale 1.1 Tribu boréliee et foctios mesurables Soit =[a, b] u itervalle (le cas où b = ou a = est pas exclu) et F ue famille de sous-esembles de. OditqueF est ue tribu sur si les coditios
Plus en détailComportement d'une suite
Comportemet d'ue suite I) Approche de "ses de variatio et de ite d'ue suite" : 7 Soit la suite ( ) telle que = 5 ( + ) 2 Représetos graphiquemet la suite das u pla mui d' u repère. Il suffit de placer
Plus en détailMesure avec une règle
Mesure avec une règle par Matheu ROUAUD Professeur de Scences Physques en prépa, Dplômé en Physque Théorque. Lycée Alan-Fourner 8000 Bourges ecrre@ncerttudes.fr RÉSUMÉ La mesure d'une grandeur par un système
Plus en détailÉconométrie. Annexes : exercices et corrigés. 5 e édition. William Greene New York University
Économétre 5 e édton Annexes : exercces et corrgés Wllam Greene New York Unversty Édton françase drgée par Dder Schlacther, IEP Pars, unversté Pars II Traducton : Stéphane Monjon, unversté Pars I Panthéon-Sorbonne
Plus en détailQ x2 = 1 2. est dans l ensemble plus grand des rationnels Q. Continuons ainsi, l équation x 2 = 1 2
Exo7 Nombres complexes Vdéo parte. Les nombres complexes, défntons et opératons Vdéo parte. Racnes carrées, équaton du second degré Vdéo parte 3. Argument et trgonométre Vdéo parte 4. Nombres complexes
Plus en détailDes prestations textiles personnalisées pour l hôtellerie et la restauration
Ds prstatios txtils prsoalisés por l hôtllri t la rstaratio ti i R E R A R-GZ 992 por l trti profssiol d li Sivi d l hyiè t d la qalité ds txtils R_Hotl_Gastro_Iformatio_FRANZOESISCH.idd 1 1 19.04.2010
Plus en détailChapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction
Chapitre 3 : Trasistor bipolaire à joctio ELEN075 : Electroique Aalogique ELEN075 : Electroique Aalogique / Trasistor bipolaire U aperçu du chapitre 1. Itroductio 2. Trasistor p e mode actif ormal 3. Courats
Plus en détail! " # $ #% &!" # $ %"& ' ' $ (
!" #$%"& ! "#$#% &!" #$%"& ' '$( SOMMAIRE INTRODUCTION... 4 METHODE... 4 TAUX DE REPONSES ET VALIDITE DES POURCENTAGES... 4 RESULTATS... 6 I. Qui sont les étudiants ayant répondu?... 6 1.1. Répartition
Plus en détailLimites des Suites numériques
Chapitre 2 Limites des Suites umériques Termiale S Ce que dit le programme : CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Limite fiie ou ifiie d ue suite. Limites et comparaiso. Opératios sur les ites. Comportemet
Plus en détailGénéralités sur les fonctions 1ES
Généraltés sur les fonctons ES GENERALITES SUR LES FNCTINS I. RAPPELS a. Vocabulare Défnton Une foncton est un procédé qu permet d assocer à un nombre x appartenant à un ensemble D un nombre y n note :
Plus en détailChapitre IV : Inductance propre, inductance mutuelle. Energie électromagnétique
Spécale PSI - Cours "Electromagnétsme" 1 Inducton électromagnétque Chaptre IV : Inductance propre, nductance mutuelle. Energe électromagnétque Objectfs: Coecents d nductance propre L et mutuelle M Blan
Plus en détailIGE G 4 E 87 M o M d o é d lisation o n de d s ba b ses de d do d n o n n é n es S ma m ine n 7
IGE48 Modélsto ds bss d doés Récupérto d l bs d doés Dogo Plo Pl d l s Récupérto Pourquo l récupérto? Typs d ps Log d trsctos Ms à jour d doés Roll bck ds trsctos Chckpot chés d récupérto Bckup t récupérto
Plus en détailFILTRAGE. ANALOGIQUE et NUMERIQUE. (Vol. 8)
Dpt GEII IUT Bordaux I FILTRAGE AALOGIQUE t UMERIQUE (Vol. 8) G. Couturir Tl : 5 56 84 57 58 mail : couturir@lc.iuta.u-bordaux.fr Sommair I-Itroductio p. II-Filtrag aalogiqu p. 4 II-- Filtrs pass-bas d'ordr
Plus en détailPlan. Gestion des stocks. Les opérations de gestions des stocks. Les opérations de gestions des stocks
Plan Geston des stocks Abdellah El Fallah Ensa de Tétouan 2011 Les opératons de gestons des stocks Les coûts assocés à la geston des stocks Le rôle des stocks Modèle de la quantté économque Geston calendare
Plus en détailISAN System: 5 Œuvre à épisodes ou en plusieurs parties
sm: 5 Œ à épsds pss ps Wb f B Rs s: E b W B bs d mdè Vs j www.sb. B ss Psfh B 7 T. +4 5 Fx +4 7 EM: f@sb. www.sb. B ss Psfh B 7 T. +4 5 Fx +4 7 EM: f@sb. wzd 5 Œ à épsds pss ps mm: TRODUTO DEMRE. OEXO.
Plus en détailExercice I ( non spé ) 1/ u 1 = 3 4. 2 3 u 2 4 + 3 9. 19 4 2/ Soit P la propriété : u n + 4. > 0 pour n 1. P est vraie au rang 1 car u 1
Bac blac TS Correctio Exercice I ( Spé ) / émotros par récurrece que 5x y = pour tout etier aturel 5x y = 5 8 = La propriété est doc vraie au rag = Supposos que la propriété est vraie jusqu au rag, o a
Plus en détailOM 1 Outils mathématiques : fonction de plusieurs variables
Outils mathématiques : fonction de plusieurs variables PCSI 2013 2014 Certaines partie de ce chapitre ne seront utiles qu à partir de l année prochaine, mais une grande partie nous servira dès cette année.
Plus en détailGEA I Mathématiques nancières Poly. de révision. Lionel Darondeau
GEA I Mathématques nancères Poly de révson Lonel Darondeau Intérêts smples et composés Voc la lste des exercces à révser, corrgés en cours : Exercce 2 Exercce 3 Exercce 5 Exercce 6 Exercce 7 Exercce 8
Plus en détailCSMA 2013 11e Colloque National en Calcul des Structures 13-17 Mai 2013
Enrichissmnt modal du Slctiv Mass Scaling Sylvain GAVOILLE 1 * CSMA 2013 11 Colloqu National n Calcul ds Structurs 13-17 Mai 2013 1 ESI, sylvain.gavoill@si-group.com * Autur corrspondant Résumé En raison
Plus en détailMATHS FINANCIERES. Mireille.Bossy@sophia.inria.fr. Projet OMEGA
MATHS FINANCIERES Mireille.Bossy@sophia.inria.fr Projet OMEGA Sophia Antipolis, septembre 2004 1. Introduction : la valorisation de contrats optionnels Options d achat et de vente : Call et Put Une option
Plus en détail8.1 Généralités sur les fonctions de plusieurs variables réelles. f : R 2 R (x, y) 1 x 2 y 2
Chapitre 8 Fonctions de plusieurs variables 8.1 Généralités sur les fonctions de plusieurs variables réelles Définition. Une fonction réelle de n variables réelles est une application d une partie de R
Plus en détailUNIVERSITE MONTESQUIEU BORDEAUX IV. Année universitaire 2006-2007. Semestre 2. Prévisions Financières. Travaux Dirigés - Séances n 4
UNVERSTE MONTESQUEU BORDEAUX V Licece 3 ère aée Ecoomie - Gestio Aée uiversitaire 2006-2007 Semestre 2 Prévisios Fiacières Travaux Dirigés - Séaces 4 «Les Critères Complémetaires des Choix d vestissemet»
Plus en détailExercices - Fonctions de plusieurs variables : corrigé. Pour commencer
Pour commencer Exercice 1 - Ensembles de définition - Première année - 1. Le logarithme est défini si x + y > 0. On trouve donc le demi-plan supérieur délimité par la droite d équation x + y = 0.. 1 xy
Plus en détailNotes du cours MTH1101 Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables
Notes du cours MTH1101 Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables Guy Desaulniers Département de mathématiques et de génie industriel École Polytechnique de Montréal Automne 2014 Table des matières
Plus en détailLes Nombres Parfaits.
Les Nombres Parfaits. Agathe CAGE, Matthieu CABAUSSEL, David LABROUSSE (2 de Lycée MONTAIGNE BORDEAUX) et Alexadre DEVERT, Pierre Damie DESSARPS (TS Lycée SUD MEDOC LETAILLAN MEDOC) La première partie
Plus en détailCHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES
CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES 2. Séries etières Défiitio 2.. O appelle série etière toute série de foctios ( ) f dot le terme gééral est de la forme f ()=a, où (a ) désige ue suite réelle ou complee et R.
Plus en détailMatériau pour greffe MIS Corporation. Al Rights Reserved.
Matériau pour grff MIS Corporation. All Rights Rsrvd. : nal édicaux, ISO 9001 : 2008 atio itifs m rn pos méd int i dis c a u x 9 positifs 3/42 té ls s dis /CE ur r l E. po ou u x U SA t s t appr o p a
Plus en détailProduits à base de cellules souches de pomme
Soins Visag Produits à bas d clluls souchs d pomm NEW! Profssionnal & Rtail Shakr Mask pl-off Shakr Mask cristally (wash-off) Srum Crèm A Full Srvic : Formulation R&D Manufacturing Packaging Soin Visag
Plus en détailC est signé 11996 mars 2015 Mutuelle soumise au livre II du Code de la Mutualité - SIREN N 780 004 099 DOC 007 B-06-18/02/2015
st signé 11996 mars 2015 Mutull soumis au livr II du od d la Mutualité - SIREN N 780 004 099 DO 007 B-06-18/02/2015 Édition 2015 Madam, Monsiur, Vous vnz d crér ou d rprndr un ntrpris artisanal ou commrcial
Plus en détailProcessus et martingales en temps continu
Chapitre 3 Processus et martigales e temps cotiu 1 Quelques rappels sur les martigales e temps discret (voir [4]) O cosidère u espace filtré (Ω, F, (F ) 0, IP). O ote F = 0 F. Défiitio 1.1 Ue suite de
Plus en détailUne méthode alternative de provisionnement stochastique en Assurance Non Vie : Les Modèles Additifs Généralisés
Ue méthode alteratve de provsoemet stochastque e Assurace No Ve : Les Modèles Addtfs Gééralsés Lheureux Else B&W Delotte 85, av. Charles de Gaulle 954 Neully-sur-See cedex Frace Drect: 33(0).55.6.65.3
Plus en détailBaccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé
Bcclurét S Asie 9 jui 24 Corrigé A. P. M. E. P. Exercice Commu à tous les cdidts 4 poits Questio - c. O peut élimier rpidemet les réposes. et d. cr les vecteurs directeurs des droites proposées e sot ps
Plus en détailExo7. Matrice d une application linéaire. Corrections d Arnaud Bodin.
Exo7 Matrice d une application linéaire Corrections d Arnaud odin. Exercice Soit R muni de la base canonique = ( i, j). Soit f : R R la projection sur l axe des abscisses R i parallèlement à R( i + j).
Plus en détailGENESIS - Generalized System for Imputation Simulations (Système généralisé pour simuler l imputation)
GENESS - Generalzed System for mputaton Smulatons (Système généralsé pour smuler l mputaton) GENESS est un système qu permet d exécuter des smulatons en présence d mputaton. L utlsateur fournt un ensemble
Plus en détailNotes du cours MTH1101N Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables
Notes du cours MTH1101N Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables Fausto Errico Département de mathématiques et de génie industriel École Polytechnique de Montréal Automne 2012 Table des matières
Plus en détailDe même, le périmètre P d un cercle de rayon 1 vaut P = 2π (par définition de π). Mais, on peut démontrer (difficilement!) que
Introduction. On suppose connus les ensembles N (des entiers naturels), Z des entiers relatifs et Q (des nombres rationnels). On s est rendu compte, depuis l antiquité, que l on ne peut pas tout mesurer
Plus en détailcapital en fin d'année 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1 + T) = C 0 r en posant r = 1 + T 2 C 0 r + C 0 r T = C 0 r (1 + T) = C 0 r 2 3 C 0 r 3...
Applicatios des maths Algèbre fiacière 1. Itérêts composés O place u capital C 0 à u taux auel T a pedat aées. Quelle est la valeur fiale C de ce capital? aée capital e fi d'aée 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1
Plus en détailCHAPITRE 1. Suites arithmetiques et géometriques. Rappel 1. On appelle suite réelle une application de
HAPITRE 1 Suites arithmetiques et géometriques Rappel 1 On appelle suite réelle une application de dans, soit est-à-dire pour une valeur de la variable appartenant à la suite prend la valeur, ie : On notera
Plus en détailChapitre 3: TESTS DE SPECIFICATION
Chapitre 3: TESTS DE SPECIFICATION Rappel d u c h api t r e pr é c é d en t : l i de n t i f i c a t i o n e t l e s t i m a t i o n de s y s t è m e s d é q u a t i o n s s i m u lt a n é e s r e p o
Plus en détailChapitre 2. Matrices
Département de mathématiques et informatique L1S1, module A ou B Chapitre 2 Matrices Emmanuel Royer emmanuelroyer@mathuniv-bpclermontfr Ce texte mis gratuitement à votre disposition a été rédigé grâce
Plus en détailGroupe orthogonal d'un espace vectoriel euclidien de dimension 2, de dimension 3
1 Groupe orthogoal d'u espace vectoriel euclidie de dimesio, de dimesio Voir le chapitre 19 pour l'étude des espaces euclidies et des isométries. État doé u espace euclidie E de dimesio 1, o rappelle que
Plus en détailPolynésie Septembre 2002 - Exercice On peut traiter la question 4 sans avoir traité les questions précédentes.
Polyésie Septembre 2 - Exercice O peut traiter la questio 4 sas avoir traité les questios précédetes Pour u achat immobilier, lorsqu ue persoe emprute ue somme de 50 000 euros, remboursable par mesualités
Plus en détailCompte Sélect Banque Manuvie Guide du débutant
GUIDE DU DÉBUTANT Compte Sélect Baque Mauvie Guide du débutat Besoi d aide? Preez quelques miutes pour lire attetivemet votre Guide du cliet. Le préset Guide du débutat vous facilitera l utilisatio de
Plus en détailPolynômes à plusieurs variables. Résultant
Polynômes à plusieurs variables. Résultant Christophe Ritzenthaler 1 Relations coefficients-racines. Polynômes symétriques Issu de [MS] et de [Goz]. Soit A un anneau intègre. Définition 1.1. Soit a A \
Plus en détailFONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4)
FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4) Bernard Le Stum Université de Rennes 1 Version du 13 mars 2009 Table des matières 1 Fonctions partielles, courbes de niveau 1 2 Limites et continuité
Plus en détailExponentielle exercices corrigés
Trmial S Foctio potill Ercics corrigés Fsic 996, rcic Fsic 996, rcic 3 3 Fsic 996, rcic 4 4 Fsic, rcic 6 3 5 Fsic, rcic 4 3 6 Baqu 4 4 7 Epo + air, Amériqu du Nord 5 5 8 Basiqu, N Calédoi, ov 4 7 9 Basiqus
Plus en détailExercice 6 Associer chaque expression de gauche à sa forme réduite (à droite) :
Eercice a Développer les epressions suivantes : A-(-) - + B-0(3 ²+3-0) -0 3²+-0 3+00 B -30²-30+00 C-3(-) -3 + 3-3²+6 D-(-) + ² Eerciceb Parmi les epressions suivantes, lesquelles sont sous forme réduite?
Plus en détail* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable
Exo7 Topologie Exercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable Exercice **
Plus en détailGIN FA 4 02 01 INSTRUMENTATION P Breuil
GIN FA 4 0 0 INSTRUMENTATION P Breul OBJECTIFS : coatre les bases des statstques de la mesure af de pouvor d ue part compredre les spécfcatos d u composat et d autre part évaluer avec rgueur les performaces
Plus en détailCorrigé Exercice 1 : BRIDE HYDRAULIQUE AVEC HYPOTHÈSE PROBLÈME PLAN.
TD 6 corrigé - PFS Résolution analytique (Loi entrée-sortie statique) Page 1/1 Corrigé Exercice 1 : BRIDE HYDRAULIQUE AVEC HYPOTHÈSE PROBLÈME PLAN. Question : Réaliser le graphe de structure, puis compléter
Plus en détailW i r e l e s s B o d y S c a l e - i B F 5 T h a n k y o u f o r p u r c h a s i n g t h e W i r e l e s s B o d y S c a l e i B F 5. B e f o r e u s i n g t h i s u n i t f o r t h e f i r s t t i m
Plus en détailGrandeur physique, chiffres significatifs
Grandeur physque, chffres sgnfcatfs I) Donner le résultat d une mesure en correspondance avec l nstrument utlsé : S avec un nstrument, ren n est ndqué sur l ncerttude absolue X d une mesure X, on consdère
Plus en détailCOURS DE MATHEMATIQUE FINANCIERE A COURT ET LONG TERME Promotion : Première année de graduat
P R O F E S REPUBLIQUE DEMOCRATIQUE DU CONGO ENSEIGNEMENT SUPEREIEUR ET UNIVERSITAIRE INSTITUT SUPERIEUR DE GESTION INFORMATIQUE DE GOMA /I.S.I.G-GOMA DEVELOPPEMENT ISIG M A T I O N COURS DE MATHEMATIQUE
Plus en détailrf( 1 f(x)x dx = O. ) U concours externe de recrutement de professeurs agreg6s composition d analyse
page 8 AGREGATIN de MATHEMATIQUES: 1991 1/5 externeanalyse concours externe de recrutement de professeurs agreg6s composition d analyse NTATINS ET DGFINITINS Dans tout le problème, R+ désigne l intervalle
Plus en détailILT. Interfacultair Instituut voor Levende Talen. T@@lvaardig. Actes de communication. Serge Verlinde Evelyn Goris. Katholieke Universiteit Leuven
IL If I L S V Ey G Khk U L 13/02/02 pé? xp qé xp pz à pz p héhq pé p à q z p à p héhq fé à p à q pz xp q 'p (è) f, '-à- p. x. ' é ff. N xp à py qq' q z b ( f) P xp pô pp L p - pé pz ': z qq', q -? Bj,
Plus en détailCorrigé du problème de Mathématiques générales 2010. - Partie I - 0 0 0. 0.
Corrgé du problème de Mathématques générales 2010 - Parte I - 1(a. Sot X S A. La matrce A est un polynôme en X donc commute avec X. 1(b. On a : 0 = m A (A = m A (X n ; le polynôme m A (x n est annulateur
Plus en détailSuites et séries de fonctions
[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 3 avril 5 Eocés Suites et séries de foctios Propriétés de la limite d ue suite de foctios Eercice [ 868 ] [correctio] Etablir que la limite simple d ue suite de
Plus en détailGuide de correction TD 6
Guid d corrction TD 6 JL Monin nov 2004 Choix du point d polarisation 1- On décrit un montag mttur commun à résistanc d mttur découplé, c st à dir avc un condnsatur n parallèl sur R. La condition d un
Plus en détail%$&$#' "!# $! ## BD0>@6,;2106>+1:+B2.6;;/>0.2106>9*27+2.1/+BB+:/@6>.106>>+;+>1:+>6;*,+/EA,6.+77/7A,6@+7706>>+B79 561,+76.08189:+;61,+8.6>6;0+976>1:+?+>/+7@6,1+;+>1:8A+>:2>1+7:+B21+.C>6B630+:+ 1+.C>6B630=/+FGD+7A06>>23+8.6>6;0=/++1A6B010=/+:2>7B+.)*+,+7A2.+;+1+>:2>3+,B+A61+>10+B
Plus en détailBougez, protégez votre liberté!
> F a Bgz, pégz v bé! www.a-. CAT.ELB.a240215 - Cé ph : Fa Daz à v p aé N az p a v gâh a v! Aj h, p g évq v ; Pa, p 4 aça q, v, éq qaé v. Ca ax é ç, b pa évé ax p âgé a h a p j. E pè v, h pa épagé. Pa
Plus en détailDocumentation SecurBdF
Documentation SecurBdF SECURBDF V2 Protocole de sécurité de la Banque de France SecurBdF V2 DIRECTION DE L'INFORMATIQUE ET DES TÉLÉCOMMUNICATIONS Sommaire I 1 Contexte... 1 2 Références... 1 3 Cadre...
Plus en détailFonctions de plusieurs variables
Maths MP Exercices Fonctions de plusieurs variables Les indications ne sont ici que pour être consultées après le T (pour les exercices non traités). Avant et pendant le T, tenez bon et n allez pas les
Plus en détailx +1 + ln. Donner la valeur exacte affichée par cet algorithme lorsque l utilisateur entre la valeur n =3.
EXERCICE 3 (6 poits ) (Commu à tous les cadidats) Il est possible de traiter la partie C sas avoir traité la partie B Partie A O désige par f la foctio défiie sur l itervalle [, + [ par Détermier la limite
Plus en détailRessources pour le lycée général et technologique
éduscol Ressources pour le lycée gééral et techologque Ressources pour le cycle termal gééral et techologque Mesure et certtudes Ces documets peuvet être utlsés et modés lbremet das le cadre des actvtés
Plus en détailCours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables
Cours d Analyse Fonctions de plusieurs variables Licence 1ère année 2007/2008 Nicolas Prioux Université de Marne-la-Vallée Table des matières 1 Notions de géométrie dans l espace et fonctions à deux variables........
Plus en détailLot 4: Validation industrielle. Youness LEMRABET Pascal YIM, 19/11/2010
Lot 4: Validation industrielle Youness LEMRABET Pascal YIM, 19/11/2010 Partenaires Lot 1 Modèle du processus métier L4.1 Modèles PSM Lot 2 Guide d implantation L4.2 Développement & Recette prototype Lot
Plus en détailLES ESCALIERS. Du niveau du rez-de-chaussée à celui de l'étage ou à celui du sous-sol.
LES ESCALIERS I. DÉF I NIT I O N Un escalier est un ouvrage constitué d'une suite de marches et de paliers permettant de passer à pied d'un niveau à un autre. Ses caractéristiques dimensionnelles sont
Plus en détailEXERCICES : DÉNOMBREMENT
Chapitre 7 ECE 1 - Grad Nouméa - 015 EXERCICES : DÉNOMBREMENT LISTES / ARRANGEMENTS Exercice 1 : Le code ativol Pour so vélo, Toto possède u ativol a code. Le code est ue successio de trois chiffres compris
Plus en détailCHAPITRE 10. Jacobien, changement de coordonnées.
CHAPITRE 10 Jacobien, changement de coordonnées ans ce chapitre, nous allons premièrement rappeler la définition du déterminant d une matrice Nous nous limiterons au cas des matrices d ordre 2 2et3 3,
Plus en détailUNE AVENTVRE DE AGILE & CMMI POTION MAGIQUE OU GRAND FOSSÉ? AGILE TOVLOVSE 2011 I.VI VERSION
UN AVNTVR D AGIL & CMMI POTION MAGIQU OU GRAND FOÉ? AGIL TOVLOV 2011 VRION I.VI @YAINZ AKARIA HT T P: / / W WW.MA RTVIW.F HT T P: / / W R WW.KIND OFMAG K.COM OT @ PAB L OP R N W.FR MARTVI. W W W / :/ P
Plus en détailImpôts 2012. PLUS ou moins-values
Impôt 2012 PLUS ou moin-values SUR VALEURS MOBILIÈRES ET DROITS SOCIAUX V v ti t à d f co o OP m à l Et L no di (o 20 o C c tit po Po c c or o o ou c l ou d 2 < Vou avz réalié d cion d valur mobilièr t
Plus en détail" BIOSTATISTIQUE - 1 "
ISTITUT SUPERIEUR DE L EDUCATIO ET DE LA FORMATIO COTIUE Départemet Bologe Géologe S0/ " BIOSTATISTIQUE - " Cours & Actvtés : Modher Abrougu Aée Uverstare - 008 Modher Abrougu Bostatstque «I» ISEFC - 008
Plus en détailPROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS J. L. NICOLAS
PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS ET APPROXIMATIONS DIOPHANTIENNES J. L. NICOLAS Cet article expose sup 3 e quelques iter'f~reces etre les pr'obl~res dloptimisatio e hombres etiers et la th~or-ie
Plus en détailProbabilités sur un univers fini
[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 7 août 204 Enoncés Probabilités sur un univers fini Evènements et langage ensembliste A quelle condition sur (a, b, c, d) ]0, [ 4 existe-t-il une probabilité P sur
Plus en détailSÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES
1 ) POSITION DU PROBLÈME - VOCABULAIRE A ) DÉFINITION SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES O cosidère deux variables statistiques umériques x et y observées sur ue même populatio de idividus. O ote x 1
Plus en détailOBLIGATION DU SECTEUR PRIVE : EVALUATION ET OUTIL DE GESTION DU RISQUE DE TAUX D INTERET
Jea-Claude AUGROS Professeur à l Uversté Claude Berard LYON I et à l Isttut de Scece Facère et d Assuraces ISFA Mchel QUERUEL Docteur e Gesto Igéeur de Marché Socété de Bourse AUREL Résumé : Cet artcle
Plus en détailLE RÉGIME DE RETRAITE DU PERSONNEL CANADIEN DE LA CANADA-VIE (le «régime») INFORMATION IMPORTANTE CONCERNANT LE RECOURS COLLECTIF
1 LE RÉGIME DE RETRAITE DU PERSONNEL CANADIEN DE LA CANADA-VIE (le «régme») INFORMATION IMPORTANTE CONCERNANT LE RECOURS COLLECTIF AVIS AUX RETRAITÉS ET AUX PARTICIPANTS AVEC DROITS ACQUIS DIFFÉRÉS Expédteurs
Plus en détail