MAT7381 Exercices Chapitre 2 - Loi normale
|
|
- Jeannine Métivier
- il y a 7 ans
- Total affichages :
Transcription
1 MAT78 Eercces Chptre - Lo ormle Rppelos l coveto doptée ds ce cours : e ou e désge u vecteur de ; J ou J désge ue mtrce de Géérlemet C ou C désge l mtrce I-J/ Sot ~ (0 ; I ) O st que ( - ) et ( + ) sot lors dépedtes Sot z = + Détermer ue focto lére z = + telles que z et z sot dépedtes Sot = ~ (0 ; Σ) où Σ = 4 4 ) Sot z = + Détermer ue focto lére z = + telles que z et z sot dépedtes ) Détermer l mtrce de covrce du vecteur létore y = et motrer qu elle est ps défe postve c) Motrer que les vecteurs = 0,6 0,8 et = 0,8 0,6 sot des vecteurs propres de et que les vleurs propres correspodtes sot = 5 et = d) Sot L = [ ; ] Motrer que z = L est (0 ; D), où D = 0 = 0 50 Supposos que = (0 ; ) ~ (0 ;Σ) où y Détermer ue mtrce telle que y = y = A sot 4 Sot y ; ; y des vrles létores dépedtes, y de lo (µ ; ) Motrez que ( y y) E = + ( ), où = [Écrvez ( ) y y sous s forme mtrcelle y Cy et pplquez le théorème ] 5 Sot y,, y les moyees de échtllos de tlles,, dépedts trés de popultos ormles de moyees µ,, µ et de vrces ) Supposos que les moyees sot égles : µ = = µ = µ Motrez que y est ss s pour µ s et seulemet s = / Motrez que sous l cotrte =, l vrce de y est mmsée pour = [Cosdérez / = =, et utlsez l églté de Cuchy-Schwrtz; ou ecore, mmsez sous cotrte à l de du multplcteur de Lgrge] y y ) Détermez l mtrce de covrce du vecteur y = y c) Sot les costtes,, et,, Détermez ue codto écessre et suffste pour que
2 MAT78 Chptre Lo ormle multdmesoelle Eercces Cov( y ; y ) = 0 Eprmez l codto e termes de Σ et des vecteurs = et = 6 Sot y ; ; y vrles létores ormles dépedtes de vrces,, ) Détermez ue codto écessre et suffste pour qu ue comso lére y sot dépedte de l moyee y ) Supposez que les vrces sot égles: = Motrez que pour tout, l vrle y - y est dépedte de y, et cocluez que y et S = ( y y) /( ) sot dépedtes 7 Sot y, y, et y des vrles létores dépedtes, chcue de moyee 0 et de vrce Sot z = y, z = y + y, et z = y + y + y Détermez l mtrce de covrce de z = (z ; z ; z ) 8 Cosdérer u vecteur létore = 4 de lo ormle multvrée de moyee = et de mtrce de covrce = Les commdes R qu suvet chcue des questos vous proposet ue fço de procéder O deve ssez e le ses de chcue Voc commet ssr les doées Sgm<-mtr(c(69,645,8,-,645,6,06,845,8,06,96,4,-,845,4,76),4,4) mu<-c(,4,5,) ) Détermer l dstruto codtoelle de étt doé = 4 4 Sgm<-Sgm[,] Sgm<-Sgm[,:4] Sgm<-Sgm[:4,:4] SgmIverse<-solve(Sgm) L verse de ) Détermer l dstruto codtoelle de y = étt doé 6 c) Détermer l dstruto mrgle de z = L<-mtr(c(,,,6,,4,,4),4,) V<-t(L)%*%Sgm%*%L d) Détermer l dstruto codtoelle de étt doé + = = 4 e) Défr ue trsformto y = L telle que les compostes de y soet dépedtes (L est 4 4) f) Détermer l prolté que l moyee des compostes de sot féreure ou égle à 4 [O peut oter les proltés cumultves P(X ) d ue vrle X de lo ormle vec R à l de de l commde > porm(,m,sgm) où m est l moyee et sgm est l écrt-type] 5 REG0EerccesH 9 ovemre 0
3 MAT78 Chptre Lo ormle multdmesoelle Eercces 9 Sot y = y y y ~ (µ y ; Σ y ), où Σ y = 4 4 et µ y = = vec vecteurs propres ormlsés correspodts p = 5 5 Les vleurs propres de Σ sot =, =, et 5, p = et p = 0 6 z ) Trouver ue focto lére z = = L y de moyee 0 z 0 Chosr L de telle sorte que l mtrce de covrce de z sot o sgulère[il est possle de répodre ss fre le modre clcul, ms vous devez ustfer votre cho] ) Trouver deu foctos léres z = y et z = y telles que z et z sot dépedtes[ic uss, vous pouvez vous e trer ss ucu clcul, à codto de ustfer votre cho] ( y y) ( y y y) l vleur de [Vous pouvez smplfer les clculs e fst terver les vecteurs propres ds votre dscusso] c) Motrez que pour ue certe vleur de, l sttstque F = sut ue lo de Fsher et détermer 0 Sot y = y y ~ (µ y ; y ), où Σ y = 5 8 vecteurs propres ormlsés correspodts p = = Ay telle que Vr(z) = I et µ y = 4 Les vleurs propres de Σ sot = 4 et = 9, vec 5 et p = z 5 Trouver ue focto lére z = z Sot ~ (0 ; I ), > 0 fé Idetfez les los des vrles létores suvtes : ) ) + c) ( ) d) ( ) Supposos que = ~ (0 ;Σ) où Σ Trouvez l mtrce telle que y = y y = A sot (0 ; ) et e dédure ue focto de et qu sot de lo Sot y,, y des vrles létores dépedtes, chcue de lo (µ ; ) [Écrvez ces vrles sous forme m- trcelle et vérfez que ( ) y y = y'cy] ) Motrez que ) Motrez que c) Motrez que d) Motrez que y ( y y) ~ e) o cetrle, vec prmètre de o cetrlté µ / ~ ( y y) et ( y y) y sot dépedtes et y sot dépedtes 4 Sot X, X,, X m et Y, Y,, Y deu échtllos ormu dépedts de moyees et, respectvemet et de même vrce Y X Motrer que l «sttstque t» htuelle, T =, où S = S m ( X X ) ( Y Y ) m m, m X X m Y et Y, sut ue lo de Studet à m+- degrés de lerté lorsque = REG0EerccesH 9 ovemre 0
4 MAT78 Chptre Lo ormle multdmesoelle Eercces 5 Sot y,, y des vrles létores dépedtes de même moyee µ et de vrces Vr(y ) = et sot y = y y / ) Détermez Vr( y ) ) Détermez ue costte K telle que ( ) est u estmteur ss s de Vr( y ) K y y 6 Sot y ~ (µe ; Σ), où µ est u sclre, e = (,, )', et Σ est tel que Vr(y ) =, cov(y, y ) =, étt le coeffcet de corrélto commu etre toute pre de vrles ( y y) ) Motrez que ~ cetrle [Vous pouvez trouver ue epresso pour e focto du vecteur e, de ( ) l'detté I et des sclres et ] ) Motrez que -/(-) [Utlsez le ft que Vr( y ) 0] 7 Sot le reveu moye de tous les méges d ue vlle trée u hsrd d ue très grde (prtquemet fe) populto de vlles Supposos que ~ (β ; ) Sot y le reveu d u mége chos u hsrd ds ue vlle doée, et supposos que, codtoellemet, y ~ ( ; ), où est le reveu moye des méges de l vlle sélectoée (Vous supposerez que le omre de méges ds chque vlle est prtquemet f) Vous trez ue vlle ds l populto, pus r méges ds l vlle sélectoée Sot y, y,, y r les reveus de ces r méges et y leur moyee ) Motrer que E(y ) = E ( y ) = β ) Motrer que Vr(y ) = + c) Motrer que Cov(y ; y ) = pour d) Motrer que Vr( y ) = /r+ r e) Motrer que E ( ) r y y = ( y y) et que r mtrce de covrce Σ du vecteur y = [y ; y ; ; y r ] ] r f) Motrer que ( y ) y et y sot dépedtes ~ r [Écrre sous forme mtrcelle l moyee μ et l [Suggesto : Ue formulto équvlete à celle de l éocé c-dessus est celle-c : y = + ε, où est ue vrle létore ormle de moyee β et de mtrce de covrce, dépedtes de ε ~ (0 ; σ )] I 8 Sot y le pouls d ue persoe trée u hsrd et soums à u eercce d ue durée Nous supposeros que l relto etre y et est celle d ue régresso lére smple, c est-à-dre, y = + β + ε, où ε ~ (0 ; σ ) O suppose que β est u prmètre fe lors que est ue vleur qu vre d ue persoe à l utre Admettos que ~ (α ; ), dépedmmet de ε Supposos que mesures y, y,, y sot prses sur u même dvdu près des séces y y d eercces de durées,,, fées d vce O doc le modèle suvt :, ou y y = e + β + ε Doc y est de moyee μ = αe+β et de mtrce de covrce Σ = σ I + J ) Sot y = y = e' y Motrer que E( y ) = α + et que Vr( y ) = z e ' ) Sot E ue mtrce (-) dot les coloes sot orthogoles à e et z = z = ' y Motrer que E(z) = E E' et que Vr(z) = 0 [S o chost E de telle sorte que ses coloes soet orthogoles (ce 0 I qu o touours le losr de fre) lors EE est l mtrce C = I-(/)ee ] REG0EerccesH 4 9 ovemre 0
5 MAT78 Chptre Lo ormle multdmesoelle Eercces ' c) Motrer que ˆ C y ' C = ( ) y est u estmteur ss s de β et que l vrce de ( ) ˆ est d) Motrer que ˆ = cetrle[vérfer que ( y y) ˆ = [ ( ) y ] ( ) y' C ' Cy y' Cy ' C ] est u estmteur ss s de σ et que y e) Motrer que ˆ y est u estmteur ss s de ( ) ( ) ˆ ' C est de lo 9 Sot y ~ (µ ; I ) où µ (X) et X est ue mtrce q de rg ple ) Motrez que y'[i-x(x'x) - X']y ~ q cetrle ) Motrez que y'x(x'x) - X'y ~ q o cetrle vec prmètre de o cetrlté µ'µ 0 Sot y = [y ; ; y - ; y ] ~ (e ; I ) ) Détermer l dstruto coote du vecteur z = [ z ' ; y ], où z = [y ; ; y - ], et y est l moyee des oservtos ) Motrer que l dstruto codtoelle de z étt doé y est ormle de moyee y e et de mtrce de covrce σ I J ( y y) ( z c) Motrer que Q = = ye)'( I J )( z ye ) ( y y) d) Motrer que l dstruto codtoelle de Q = étt doé y est églemet l dstruto o codtoelle et que Q est dépedte de y E dédure que c est z μ Sot z = z u vecteur de lo ormle (z et z de dmesos et ) de moyee = et de mtrce de μ I 0 covrce = 0 Sot f = f(z I ) u vecteur ( = + ) dot les compostes sot foctos de z seulemet, P ue mtrce telle que P P = I ( z- μ)' Pff ' ' P( z- μ) ) Motrer que Q = ~ f ' PPf ' Pff ' ' P ) Motrer que Q = ( z- μ)' I - ( - )/ ' ' z μ f PPf Sot ~ p ( ; ), et u vecteur fe et que Q et Q sot dépedtes ~ ) '( ) Motrer que ~(0 ; ) ' Σ ) '( ) Sot u vecteur létore dépedt de Motrer que ~(0 ; ) ' Σ c) Sot ~ 4 (0 ; I) Motrer que e log 4 ~(0 ; ) e (log ) 4 u Sot,, vecteurs létores dépedts, = v ~ ( ; Σ), =,,, où = et Σ = REG0EerccesH 5 9 ovemre 0
6 MAT78 Chptre Lo ormle multdmesoelle Eercces (les u et les v sot de même vrce) Sot u u d d ; m m ) Motrer que Q = ( v u) ( ) ~ ; v v ; d = v - u ; m = (u +v )/; ( ), détermer et et éocer ue codto sous lquelle = 0 ( m m) ) Motrer que Q = ~ ( ), détermer ( ) et et éocer ue codto sous lquelle = 0 c) Motrer que Q = ( d d) ( ) ~ ( ), détermer et et éocer ue codto sous lquelle = 0 4 Sot y = [y ; y ; ; y q ] u vecteur de lo q (0 ; I) Détermer l espérce et l vrce de (y -y ) + (y -y ) + + (y q- -y q ) [Détermer l mtrce A telle que y A = [y -y ; y -y ; ;y q- -y q ]] 5 Sot y, y,,y vrles létores dépedtes de lo(0 ; σ ) Motrer que Q = ( y y ) ( ) est ue estmteur ss s de σ 6 Sot y ~ q (μ ; Σ) et A ue mtrce symétrque Motrer e suvt les étpes c-dessous, que Vr(y Ay) = tr(aσaσ) + 4μ AΣAμ ) S μ = 0, et Σ = I, lors Vr(y Ay) = tr(a ) ) S μ = 0, Vr(y Ay) = tr(aσaσ) c) S μ = 0 et u vecteur fe, lors Cov(y Ay ; y) = 0 d) Démotrer l éocé à prtr des résultts précédets [Utlser le ft que s X ~ (0 ; ), E(X ) = 0 et E(X 4 ) = ] 7 Sot y ~ (0 ; I) et A ue mtrce q de rg q, q < Motrer que l dstruto codtoelle de y y étt doée A y = 0 est h-deu à -q degrés de lerté [Vous pouvez, ss perte de géérlté, supposer que les coloes de A sot orthogoles Pourquo?] 8 Sot y ~ (0 ; Σ) et A ue mtrce symétrque Motrer que l focto géértrce des momets de y Ay est I-tAΣ -½ REG0EerccesH 6 9 ovemre 0
Baccalauréat 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 détailEstimation des incertitudes sur les erreurs de mesure.
Estmto des certtdes sr les errers de mesre. I. Itrodcto : E sceces epérmetles, l este ps de mesres ectes. Celle-c e pevet être q etchées d errers pls o mos mporttes selo le protocole chos, l qlté des strmets
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 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 détailII - 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 détailMTH 2301 Méthodes statistiques en ingénierie. MTH 2301 Méthodes statistiques en ingénierie
VARIABLES ALÉATOIRES déo oco de réro vrble léore dscrèe moyee - vrce - écr ye esérce mhémque vrble léore coue oco d ue vrble léore : rsormo combso lére de vrbles léores Déo E : eérece léore S : esce échllol
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 détail16.1 Convergence simple et convergence uniforme. une suite de fonctions de I dans R ou C.
16 Suites de foctios Suf précisio cotrire, I est u itervlle réel o réduit à u poit et les foctios cosidérées sot défiies sur I à vleurs réelles ou complexes. 16.1 Covergece simple et covergece uiforme
Plus en détailSynthèse de cours (Terminale S) Calcul intégral
Synthèse de cours (Terminle S) Clcul intégrl Intégrle d une onction continue positive sur un intervlle [;] Dns cette première prtie, on considère une onction continue positive sur un intervlle [ ; ] (
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 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 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 détailLa spirale de Théodore bis, et la suite «somme=produit».
Etde d e vrite de l spirle de Théodore, dot issce à e site dot les sommes prtielles sot égles x prodits prtiels. Mots clés : spirle de Théodore, théorème de Pythgore, site, série, polyôme. L spirle de
Plus en détailLiens entre fonction de transfert et représentations d'état d'un système (formes canoniques de la représentation d'état)
oqe V oqe Cor e ere foco de rfer e repréeo dé d èe fore coqe de l repréeo dé SI Coe oqe! Irodco! e ere le dfféree decrpo d èe! Pge odèle dé " foco de rfer # C d èe oovrle # C d èe lvrle! Pge foco de rfer
Plus en détailSciences Industrielles Précision des systèmes asservis Papanicola Robert Lycée Jacques Amyot
Scence Indutrelle Précon de ytème erv Pncol Robert Lycée Jcque Amyot I - PRECISION DES SYSTEMES ASSERVIS A. Poton du roblème 1. Préentton On vu que le rôle d un ytème erv et de fre uvre à l orte (t) une
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 détailINTENTION LES PROCESSUS MATHÉMATIQUES
INTENTION Adpttios u Cdre commu des progrmmes d études de mthémtiques M-9 telles que reflétées ds le documet Mthémtiques M-9 : Progrmme d études de l Albert (2007) Le coteu du documet Mthémtiques M-9 :
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 détail!! " # $ #! %! &! ' (!& )**+
!!"# $ #! %! &!'(!&)** Ce cous vse à ésete les dfféets élémets du clcul fce et d exlque l oto de l vleu temoelle de l get. Il ft îte clemet cq éoccutos : L dfféece ete les dfféets tyes d téêts (téêt smle,
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 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 détailII LES PROPRIETES DES ESTIMATEURS MCO 1. Rappel : M1 LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 2009
M LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 009 I LES HYPOTHESES DE LA MCO. Hypothèses sur la variable explicative a. est o stochastique. b. a des valeurs xes das les différets échatillos. c. Quad ted
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 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 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 détailFEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI
FEUILLE D EXERCICES 7 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI Exercice - Lacer de dés O lace deux dés à 6 faces équilibrés. Calculer la probabilité d obteir : u double ; ue somme des deux dés égale à 8 ; ue
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 détailDénombrement. Chapitre 1. 1.1 Enoncés des exercices
Chapitre 1 Déombremet 1.1 Eocés des exercices Exercice 1 L acie système d immatriculatio fraçais était le suivat : chaque plaque avait 4 chiffres, suivis de 2 lettres, puis des 2 uméros du départemet.
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 détailIntégrales généralisées
3 Iégrles géérlisées Pour ce chpire, les focios cosidérées so priori défiies sur u iervlle réel I o rédui à u poi, à vleurs réelles ou complees e coiues pr morceu. L défiiio e les propriéés de l iégrle
Plus en détailChapitre 2 Le problème de l unicité des solutions
Université Joseph Fourier UE MAT 127 Mthémtiques nnée 2009-2010 Chpitre 2 Le prolème de l unicité des solutions 1 Le prolème et quelques réponses : 1.1 Un exemple Montrer que l éqution différentielle :
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 détailSéquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire
Séquece 5 La foctio logarithme épérie Objectifs de la séquece Itroduire ue ouvelle foctio : la foctio logarithme épérie. Coaître les propriétés de cette foctio : sa dérivée, ses variatios, sa courbe, sa
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 détailCalculer comment se constituer un capitale ; Calculer comment rembourser une dette en effectuant des versements réguliers.
CHAP: 8 Objecifs de ce chpire : Clculer comme se cosiuer u cpile ; Clculer comme rembourser ue dee e effecu des versemes réguliers. RAPPELS : Qu'es-ce qu'ue vleur cquise? Qu'es-ce qu'ue vleur cuelle? Le
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 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 détailLICENCE DE MATHÉMATIQUES DEUXIÈME ANNÉE. Unité d enseignement LCMA 4U11 ANALYSE 3. Françoise GEANDIER
LICENCE DE MATHÉMATIQUES DEUXIÈME ANNÉE Unité d enseignement LCMA 4U ANALYSE 3 Frnçoise GEANDIER Université Henri Poincré Nncy I Déprtement de Mthémtiques . Tble des mtières I Séries numériques. Séries
Plus en détailSéries réelles ou complexes
6 Séries réelles ou complexes Comme pour le chapitre 3, les suites cosidérées sot a priori complexes et les résultats classiques sur les foctios cotiues ou dérivables d ue variable réelle sot supposés
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 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 détailCorrection de l épreuve CCP 2001 PSI Maths 2 PREMIÈRE PARTIE ) (
Correction de l épreuve CCP PSI Mths PREMIÈRE PARTIE I- Soit t u voisinge de, t Alors ϕt t s = ϕt ρt s ρs Pr hypothèse, l fonction ϕt ϕt est lorsque t, il en est donc de même de ρt s ρt s ρs cr ρ s est
Plus en détail20. Algorithmique & Mathématiques
L'éditeur L'éditeur permet à l'utilisateur de saisir les liges de codes d'u programme ou de défiir des foctios. Remarque : O peut saisir directemet des istructios das la cosole Scilab, mais il est plus
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 détail* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable
Eo7 Séries etières Eercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable Eercice
Plus en détailChapitre VI. Méthodes d identification
hpre VI éhdes d def Vers /..00 I.D. Ld, mmde des ssèmes, hpre 6 hpre 6. éhdes d'def 6. éhdes d'def sées sr le lhsseme de l'errer de préd pe I 6.. dres rrés rérsfs..r. 6.. dres rrés éeds..e. 6..3 xmm de
Plus en détailDéroulement de l épreuve de mathématiques
Dérouleet de l épreuve de thétiques MATHÉMATIQUES Extrit de l ote de service 2012-029 du 24 février 2012 (BOEN 13 du 29-3-2012) Durée de l épreuve : 2 heures Nture de l épreuve : écrite pr le socle cou
Plus en détail2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES
2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES 1. Défiitios L'itérêt est l'idemité que doe au propriétaire d'ue somme d'arget celui qui e a joui pedat u certai temps. Divers élémets itervieet das le calcul
Plus en détailSéquence 8. Probabilité : lois à densité. Sommaire
Séquence 8 Proilité : lois à densité Sommire. Prérequis 2. Lois de proilité à densité sur un intervlle 3. Lois uniformes 4. Lois exponentielles 5. Synthèse de l séquence Dns cette séquence, on introduit
Plus en détail. (b) Si (u n ) est une suite géométrique de raison q, q 1, on obtient : N N, S N = 1 qn+1. n+1 1 S N = 1 1
Premières propriétés des ombres réels 2 Suites umériques 3 Suites mootoes : à faire 4 Séries umériques 4. Notio de série. Défiitio 4.. Soit (u ) ue suite de ombres réels ou complexes. Pour N N, o ote S
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 détailCOURS D ANALYSE. Licence d Informatique, première. Laurent Michel
COURS D ANALYSE Licence d Informtique, première nnée Lurent Michel Printemps 2010 2 Tble des mtières 1 Éléments de logique 5 1.1 Fbriquer des énoncés........................ 5 1.1.1 Enoncés élémentires.....................
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 détailChapitre IV Les oscillations couplées «Les oscillations libres d un système à plusieurs degrés de liberté»
Chre IV, cours de vbrons, ondes _Phs, Pr. Bds Bennecer MD 8-9 Chre IV es oscllons coulées «es oscllons lbres d un ssèe à luseurs degrés de lberé» Dns ce chre, nous llons coencer r éuder les oscllons lbres
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 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 détailMéthodes de quadrature. Polytech Paris-UPMC. - p. 1/48
Méthodes de Polytech Paris-UPMC - p. 1/48 Polynôme d interpolation de Preuve et polynôme de Calcul de l erreur d interpolation Étude de la formule d erreur Autres méthodes - p. 2/48 Polynôme d interpolation
Plus en détailSTATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES
STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES NON-PAAMÉTIQUES Ecole Cetrale de Paris Arak S. DALALYAN Table des matières 1 Itroductio 5 2 Modèle de desité 7 2.1 Estimatio par istogrammes............................
Plus en détailCommande Prédictive Robuste d un Système MIMO utilisant un modèle BOG et les techniques LMI
La cqèe Coférece Iteratoae d Eectrotechqe et d Atoatqe -4 Ma 8 aaet se Coade Prédctve Robste d Systèe MIMO tsat odèe BOG et es techqes LMI Jae Ghab A Do et assa Messaod Ecoe atoae d Igéers de Moastr Re
Plus en détailThéorème de Poincaré - Formule de Green-Riemann
Chpitre 11 Théorème de Poincré - Formule de Green-Riemnn Ce chpitre s inscrit dns l continuité du précédent. On vu à l proposition 1.16 que les formes différentielles sont bien plus grébles à mnipuler
Plus en détailModule 3 : Inversion de matrices
Math Stat Module : Iversio de matrices M Module : Iversio de matrices Uité. Défiitio O e défiira l iverse d ue matrice que si est carrée. O appelle iverse de la matrice carrée toute matrice B telle que
Plus en détailExercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques.
14-3- 214 J.F.C. p. 1 I Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques. Exercice 1 Densité de probabilité. F { ln x si x ], 1] UN OVNI... On pose x R,
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 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 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 détailDénombrement. Introduction. 1 Cardinaux d'ensembles nis. ECE3 Lycée Carnot. 12 novembre 2010. 1.1 Quelques dénitions
Déombremet ECE3 Lycée Carot 12 ovembre 2010 Itroductio La combiatoire, sciece du déombremet, sert comme so om l'idique à compter. Il e s'agit bie etedu pas de reveir au stade du CP et d'appredre à compter
Plus en détailCours d Analyse IV Suites et Séries de fonctions
Université Clude Bernrd, Lyon I Licence Sciences, Technologies & Snté 43, boulevrd 11 novembre 1918 Spécilité Mthémtiques 69622 Villeurbnne cedex, Frnce L. Pujo-Menjouet pujo@mth.univ-lyon1.fr Cours d
Plus en détailConsolidation. C r é e r un nouveau classeur. Créer un groupe de travail. Saisir des données dans un groupe
Cosolidatio La société THEOS, qui commercialise des vis, exerce so activité das trois villes : Paris, Nacy et Nice. Le directeur de la société souhaite cosolider les résultats de ses vetes par ville das
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 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 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 détailL'algèbre de BOOLE ou algèbre logique est l'algèbre définie pour des variables ne pouvant prendre que deux états.
ciences Industrielles ystèmes comintoires Ppnicol Roert Lycée Jcques Amyot I - YTEME COMBINATOIRE A. Algère de Boole. Vriles logiques: Un signl réel est une grndeur physique en générl continue, on ssocie
Plus en détailLes travaux doivent être remis sous forme papier.
Physique mathématique II Calendrier: Date Pondération/note nale Matériel couvert ExercicesSérie 1 : 25 septembre 2014 5% RH&B: Ch. 3 ExercicesSérie 2 : 23 octobre 2014 5% RH&B: Ch. 12-13 Examen 1 : 24
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 détailTARIFICATION, PROVISIONNEMENT ET PILOTAGE D UN PORTEFEUILLE DÉPENDANCE
TARIFICATION, PROVISIONNEMENT ET PILOTAGE D UN PORTEFEUILLE DÉPENDANCE Mre-Pscle Deléglse, Chrstn Hess, Sébsten Nouet To cte ths verson: Mre-Pscle Deléglse, Chrstn Hess, Sébsten Nouet. TARIFICATION, PROVISION-
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 détailFormes quadratiques. 1 Formes quadratiques et formes polaires associées. Imen BHOURI. 1.1 Définitions
Formes quadratiques Imen BHOURI 1 Ce cours s adresse aux étudiants de niveau deuxième année de Licence et à ceux qui préparent le capes. Il combine d une façon indissociable l étude des concepts bilinéaires
Plus en détailCours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE
Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE A- Gééralités B- Précisio d u estimateur C- Exhaustivité D- iformatio E-estimateur sas biais de variace miimale, estimateur efficace F- Quelques méthode s d estimatio A-
Plus en détailUniversité de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème année. Scoring. Marie Chavent http://www.math.u-bordeaux.fr/ machaven/ 2014-2015
Uiversité de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème aée Scorig Marie Chavet http://www.math.u-bordeaux.fr/ machave/ 2014-2015 1 Itroductio L idée géérale est d affecter ue ote (u score) global à u idividu à partir
Plus en détailProbabilités III Introduction à l évaluation d options
Probabilités III Introduction à l évaluation d options Jacques Printems Promotion 2012 2013 1 Modèle à temps discret 2 Introduction aux modèles en temps continu Limite du modèle binomial lorsque N + Un
Plus en détailTurbine hydraulique Girard simplifiée pour faibles et très faibles puissances
Turbine hydrulique Girrd simplifiée pour fibles et très fibles puissnces Prof. Ing. Zoltàn Hosszuréty, DrSc. Professeur à l'université technique de Kosice Les sites hydruliques disposnt de fibles débits
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 détailDécoration, équipement. de la Maison. Janvier 2013 sans prix. Printemps / Été. SADY s TRADING WOOD TRADING. www.sadys-trading.com
Dreo Aeropor Mrselle Provee D 9 SADY s TRADING WOOD TRADING Déoro, équpeme de l Mso www.sdys-rd.om Jver 2013 ss prx Premps / Éé ZI Les Bols Dreo Mrselle - Ax ZI Les Esroubls SADY s TRADING Les ouveués
Plus en détailChapitre 2 Le problème de l unicité des solutions
Université Joseph Fourier UE MAT 127 Mathématiques année 2011-2012 Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions Ce que nous verrons dans ce chapitre : un exemple d équation différentielle y = f(y)
Plus en détailProblèmes sur le chapitre 5
Problèmes sur le chapitre 5 (Version du 13 janvier 2015 (10h38)) 501 Le calcul des réactions d appui dans les problèmes schématisés ci-dessous est-il possible par les équations de la statique Si oui, écrire
Plus en détailPackage Java.util Classe générique
Package Java.util Classe générique 1 Classe Vector La taille est dynamique: dès qu un tableau vectoriel est plein, sa taille est doublée, triplée, etc. automatiquement Les cases sont de type Object add(object
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 détailDéveloppement en Série de Fourier
F-IRIS-5.ex Développeme e Série de Fourier Développer e série de Fourier les focios de période T défiies aisi : a b { f impaire T = f = si ] ; { f paire T = f = si ; ] Faire das chaque cas ue représeaio
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 détailSimulation de variables aléatoires
Chapter 1 Simulation de variables aléatoires Références: [F] Fishman, A first course in Monte Carlo, chap 3. [B] Bouleau, Probabilités de l ingénieur, chap 4. [R] Rubinstein, Simulation and Monte Carlo
Plus en détailEspérance conditionnelle
Espérance conditionnelle Samy Tindel Nancy-Université Master 1 - Nancy Samy T. (IECN) M1 - Espérance conditionnelle Nancy-Université 1 / 58 Plan 1 Définition 2 Exemples 3 Propriétés de l espérance conditionnelle
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 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 détailMobile Business. Communiquez efficacement avec vos relations commerciales 09/2012
Mobile Busiess Commuiquez efficacemet avec vos relatios commerciales 9040412 09/2012 U choix capital pour mes affaires Pour gérer efficacemet ses affaires, il y a pas de secret : il faut savoir predre
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 détailM2 IAD UE MODE Notes de cours (3)
M2 IAD UE MODE Notes de cours (3) Jean-Yves Jaffray Patrice Perny 16 mars 2006 ATTITUDE PAR RAPPORT AU RISQUE 1 Attitude par rapport au risque Nousn avons pas encore fait d hypothèse sur la structure de
Plus en détailPartie 1 - Séquence 3 Original d une fonction
Partie - Séquence 3 Original d une fonction Lycée Victor Hugo - Besançon - STS 2 I. Généralités I. Généralités Définition Si F(p) = L [f(t)u (t)](p), alors on dit que f est l original de F. On note f(t)
Plus en détailMéthodologie version 1, juillet 2006
Méthodologe verson, ullet 2006 Tendances Carbone résente chaque mos sx groues d ndcateurs :. Synthèse du mos 2. Clmat 3. Actvté économque. Energe 5. Envronnement nsttutonnel 6. Tableau de bord Ce document
Plus en détailMÉTHODE DE MONTE CARLO.
MÉTHODE DE MONTE CARLO. Alexandre Popier Université du Maine, Le Mans A. Popier (Le Mans) Méthode de Monte Carlo. 1 / 95 PLAN DU COURS 1 MÉTHODE DE MONTE CARLO 2 PROBLÈME DE SIMULATION Théorème fondamental
Plus en détail