10.1 Inférence dans la régression linéaire

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "10.1 Inférence dans la régression linéaire"

Transcription

1 0. Inférence dans la régresson lnéare La régresson lnéare tente de modeler le rapport entre deux varables en adaptant une équaton lnéare avec des données observées. Chaque valeur de la varable ndépendante x est assocée à une valeur de la varable dépendante (appelée auss varable de réponse). On suppose que la varable est normalement dstrbuée avec une moenneµ et un écart tpeσ. La drote de régresson des mondres carrés = b0 + b x est une estmaton de la vértable drote de régresson de populatonµ = β + β x. o Cette drote décrt comment la réponse moenne de la varableµ change avec x. Les valeurs observées pour varent autour de leur moenneµ et on suppose qu elles ont le même écart tpeσ. Les valeurs ajustées b 0 et b estment respectvement l'ntercepte et la pente de la drote de régresson de la populaton. Pusque les valeurs observées pour varent autour de leurs moennesµ, le modèle statstque nclut un terme pour cette varaton. Tradut en mots, le modèle est exprmé par Données observées = Données ajustées + Données résduelles où le terme «données ajustées» représente l'expressonβ o + βx. Le terme «données résduelles» représente les dévatons des valeurs observées de leurs moennesµ qu sont normalement dstrbués avec une moenne 0 et un écart tpeσ. La notaton pour les dévatons des modèles estε. En termes formels, le modèle pour la régresson lnéare est le suvant : Étant données n pares d'observatons ( x, ),( x, ),..., ( x n, n), la varable observée de réponse est : = β + β x + ε. ε ~ N(0, ). =,,,n., o σ Dans le modèle des mondres carrés, la drote la plus précse pour les données observées est calculée (vor chaptre ) en rédusant au mnmum la somme des carrés des dévatons vertcales de chaque pont de repère à la drote (s un pont se trouve

2 exactement sur la drote ajustée, sa dévaton vertcale est 0.) Pusque les dévatons sont d'abord mses au carré pus addtonnées, l n' a aucune annulaton entre les valeurs postves et négatves. Les estmateurs des mondres carrés b 0 et b sont généralement calculés par des logcels statstques. Ils sont exprmés par les équatons suvantes: Les valeurs calculées pour b 0 et b sont les estmateurs sans bas deβ et de o β et ls sont normalement dstrbués avec des écarts tpes qu peuvent être estmés à partr des données observées. ŷ et les résduels e Les valeurs ajustées par l'équaton b 0 + b x sont dénotées par égalent ˆ, sot la dfférence entre les valeurs observées et ajustées. La somme des résduels est égale à zéro. Le varance σ peut être estmée par s² = e /(n-), également connu sous le nom de erreur quadratque moenne (MSE). Exemple L'ensemble de données «Health Breakfast» ssu d un rapport de consommateur content, parm d'autres varables, la varable «Ratng» portant sur l évaluaton de 77 céréales ans que la varable «Sugar» représentant le nombre de grammes de sucre contenus dans chaque porton. (Source de données: ensemble de données dsponbles dans «Data and Stor Lbrar (DASL)» ). La corrélaton entre les deux varables est -0,760, ndquant une assocaton négatve forte. Un scatterplot des deux varables ndque un rapport lnéare:

3 En utlsant la commande de «MINITAB» Stat > Regresson > Regresson avec «Sugar» comme varable explcatve et «Ratng» comme varable dépendante, nous obtenons le résultat Ratng = Sugars Le graphque des données avec la drote de régresson est montré à gauche. Après l ajustement de la drote de régresson, l est mportant d examner les résduels pour détermner s ls semblent correspondre à notre supposton d une dstrbuton normale. Un graphque des résduels ˆ sur l'axe vertcal avec les valeurs explcatves correspondantes sur l'axe horzontal est montré à drote. Les résduels ne semblent pas déver de façon sstématque d'un échantllon aléatore d'une dstrbuton normale c est pourquo nous pouvons mantenr l'acceptaton de la normalté. La sorte de «MINITAB» (sélectonner «Regresson equaton, table of coeffcents, s, R-squared, and basc analss of varance» après la commande «Stat > Regresson > Regresson >Results» ) nous donne : Predctor Coef StDev T P Constant Sugars S = 9.96 R-Sq = 57.7% R-Sq(adj) = 57.% 3

4 Cette sorte nous fournt de nombreuses d'nformatons. Elle fournt l estmaton par la méthode des mondres carrés de la constante b 0 et de la pente b. Pusque b est le coeffcent de la varable explcatve de «sucres», l est dentfé sous ce nom. Les écarts tpes calculés pour l'ntercepte et la pente sont ndqués dans la deuxème colonne. Test d hpothèse pour la pente de régresson La trosème colonne de sorte «T» de «MINITAB» fournt des statstques de tests. Dans la régresson lnéare, on souhate tester la sgnfcaton de la pente de la drote. L'hpothèse nulle ndque que le coeffcent de la pente de la droteβ est égal à 0. S c'est vra, alors l n aucun rapport lnéare entre les varables explcatves et dépendantes. Ans l'équaton = β + β x + ε devent smplement β + ε. o = o L'hpothèse alternatve peut être unlatérale ou blatérale, énonçant queβ est plus pett ou plus grand que 0 ou smplement non égal à 0. La statstque de test t est égale à b / s b, l'estmaton du paramètre de pente de la drote dvsée par son écart tpe. Ce rapport sut la lo de Student avec (n-) degrés de lberté, à savor t(n-). Dans l'exemple c-dessus, l'évaluaton du paramètre de pente est -,4008 avec un écart tpe de 0,373. La statstque de test est t = -,4008/0,373 = -0,, fourne dans la colonne " T " de la sorte de «MINITAB». Pour un test blatéral, la P-valeur est P(T > -0. ) pour la dstrbuton T=t(77-), ce qu est une valeur extrêmement pette. La colonne " P " de la sorte de «MINITAB» fournt la P-valeur lée au test blatéral. Les ntervalles de confance pour la pente et l ntercepte de la drote de régresson Un ntervalle de confance de nveau C pour les paramètresβ et o β peut être calculé à partr des estmatons de b 0 et b en utlsant les écarts tpes calculés par ordnateur et la valeur crtque approprée t * à partr de la dstrbuton. t(n-). β prend la forme b o 0 + t * s b0 et l'ntervalle de confance β est donné par b + t * s b. L'ntervalle de confance pour pour 4

5 Dans l'exemple c-dessus, un ntervalle de confance de 95% pour le paramètre de pente β est calculé ans : (-, *0.373) = (-,4008-0,4746, -, ,4746) = (-,8754, -,96). La valeur pour «S» ndquée dans la sorte de «MINITAB» fournt l'estmaton pour l'écart tpe σ. La valeur " «R-Carré»" est le carré de la corrélaton r écrt comme une valeur en pourcentage. Cec ndque que les 57,7% de la varablté dans les évaluatons des céréales peuvent être explqués par la varable «sucre». Intervalles de confance pour la réponse moenne La moenne de réponse pour toute valeur spécfque de x, dsons x*, est donnée par µ = βo + βx*. La substtuton des valeurs estmées b 0 et b donne l'équaton ˆ µ = bx*. b o + Un ntervalle de confance pour la réponse moenne est calculé comme étant µ ˆ ± t * s où la valeur ajustée µˆ µ ˆ est l'estmaton de la réponse moenne. La valeur t * est la valeur crtque de (-C)/ d erreur à drote pour la dstrbuton t(n - ). La commande secondare «In addton, the full table of fts and resduals» de «MINITAB» sute à la commande «Stat > Regresson > Regresson» afn d'nclure les valeurs observées de x (Sugers) et de (Ratng), les valeurs ajustées µˆ (Ft) l'écart tpe des valeurs ajustées (StDev Ft), les valeurs résduelles (Resdual)et les valeurs résduelles normalsées (St Resd) La table c-dessous montre cette sorte pour les 0 premères observatons. Obs Sugars Ratng Ft StDev Ft Resdual St Resd R R Pour calculer à partr de «MINITAB» un ntervalle de confance pour la réponse moenne d'une observaton, chosssons d'abord une valeur crtque à partr de la dstrbuton approprée de t. Pour un ntervalle de confance de 95%, la valeur crtque de t(75) est approxmatvement égale à,000. Pour la deuxème observaton dans la table 5

6 c-dessus, un ntervalle de confance de 95% pour la réponse moenne est calculée comme étant (40, *.08) = (40,08 +,6) = (37,9, 4,4). Intervalles de prévson Une fos qu'une drote de régresson a été ajustée à un ensemble de données, l est fréquent d utlser les valeurs estmées de la pente et de l ntercepte pour prévor la réponse pour une valeur spécfque de x, dsons x *, qu n'a pas été ncluse dans l ensemble d'observatons de départ. L'estmaton pour la réponse ŷ est dentque à l estmaton pour la moenne de la réponse: ŷ = b 0 + b x *. L'ntervalle de confance pour la valeur prévue est ndqué par t * s où ˆ ŷ est la valeur ajustée correspondant à x *. La valeur t* est la valeur crtque de (-C)/ d erreur à drote pour la dstrbuton t(n - ). Note : L'erreur tpe assocé à un ntervalle de prévson est plus grande que l'écart tpe pour la réponse moenne pusque l'erreur tpe pour une valeur prévue dot explquer une varablté supplémentare. La commande Stat > Regresson > Regresson > Optons de «MINITAB» peut prévor la varable de réponse et fournr les bornes de l ntervalle de confance à 95%. Supposons que nous sommes ntéressés à prévor l'évaluaton pour une céréale avec un nveau de sucre de 5,5 «MINITAB» produt la sorte suvante: ˆ ± Ft StDev Ft 95.0% CI 95.0% PI ( 43.89, 48.7) ( 7.63, 64.53) La valeur ajustée 46,08 est smplement la valeur calculée lorsque 5,5 est substtué dans l'équaton de la drote de régresson: 59,8 - (5.5*.40) = 59,8-3,0 = 46,08. La valeur ndquée dans la colonne de 95,0% CI est l'ntervalle de confance pour la réponse moenne alors que la valeur ndquée dans la colonne de 95,0% PI est l'ntervalle de prévson pour une future observaton. 0. ANOVA pour la régresson lnéare L'analse de la varance (ANOVA) comporte des calculs qu fournssent des nformatons au sujet des nveaux de la varablté dans un modèle de régresson et qu forment la base pour la sgnfcaton des tests. Le concept de base de la drote de régresson Données observées = Données ajustées + Données résduelles est réécrt comme sut ( ) = (ˆ ) + ( ) ˆ Le premer terme est la varaton totale de la varable réponse, le deuxème représente la varaton de la réponse moenne et le trosème est la valeur résduelle. En mettant au 6

7 carré chacun de ces termes et en addtonnant l ensemble de n observaton, nous obtenons l équaton ( ) = ( ˆ ) + ( ˆ) Cette équaton peut également être écrte comme SST = SSM + SSE où SS (sum of squares) est la notaton pour la somme des carrés et T (total), M (model) et E (error) sont respectvement les notatons pour totale, modèle et erreur. Le carré de la corrélaton d échantllonnage est égal au rapport obtenu par la somme des carrés du modèle dvsé par la somme des carrés du total SSM r = SST Cec formalse l'nterprétaton de r ² en explquant la fracton de la varablté dans les données explquées par le modèle de régresson. La varance d échantllon est égale à la somme des carrés totale dvsée par le total des degrés de lberté DFT ( total degrees of freedom) SSD s = ( ) = n DFT Pour la régresson lnéare smple, la moenne des carrés de modèle MSM (mean square model) SSM ( ˆ ) MSM = = DFM pusque le modèle smple de régresson lnéare a une seule varable explcatve x. L erreur quadratque moenne MSE (mean square error) correspondant à SSE ( ˆ) = = MSE DFE n l'estmateur de la varance de la drote de la régresson de la populaton Les calculs d'anova sont montrés dans une table d analse de la varance qu, pour la régresson lnéare smple, a le format suvant : Source DF Sum of squares Mean Square F SSM/DFM MSM/MSE Model ( ˆ ) Error n- ( ˆ) σ SSE/DFE Total n- ( ) SST/DFT β La colonne «F»fournt une statstque pour tester l'hpothèse 0contre l'hpothèse nulle β 0. La statstque de test est le rapport = 7

8 MSM F = MSE la moenne des carrés du modèle dvsé par le terme de l erreur quadratque moenne. Quand le terme MSM est grand par rapport à celu du MSE, alors le rapport est grand et l a évdence contre l'hpothèse nulle. Pour la régresson lnéare smple, la statstque MSM/MSE a une dstrbuton F avec des degrés de lberté (DFM, DFE) = (, n - ). La dstrbuton de Fsher, dénotée par F(n, d) est défne pour toutes les valeurs postves dont les probabltés assocées à chaque valeur sont données par la table E dans Moore et McCabe et Mntab. Elle est caractérsée par n et d degrés de lberté. Comme exemple d utlsaton de la table Pr( F(0,4)>5.96 ) = 0.05 Exemple Reprenons l exemple c-dessus «Health Breakfast» La deuxème parte de l'analse de la varance de la sorte de MINITAB est montrée c-dessous. Les degrés de lberté sont ndqués dans la colonne «DF», les termes des sommes des carrés sont ndqués dans la colonne «SS», et les termes des mondres carrés sont ndqués dans la colonne «MS». Analss of Varance Source DF SS MS F P Regresson Error Total la statstque «F» est égale à 8654,7/84,6 = 0,35. La dstrbuton est F (, 75) et P-valeur, la probablté d'observer une valeur supéreure ou égale à 0,35, est mons que 0,00. Il a donc une forte évdence que β n'est pas égal à zéro. 8

Corrélation et régression linéaire

Corrélation et régression linéaire Corrélaton et régresson lnéare 1. Concept de corrélaton. Analyse de régresson lnéare 3. Dfférences entre valeurs prédtes et observées d une varable 1. Concept de corrélaton L objectf est d analyser un

Plus en détail

Modélisations du risque en assurance automobile. Michel Grun-Rehomme Université Paris 2 et Ensae Email: grun@ensae.fr

Modélisations du risque en assurance automobile. Michel Grun-Rehomme Université Paris 2 et Ensae Email: grun@ensae.fr Modélsatons du rsque en assurance automoble Mchel Grun-Rehomme Unversté Pars 2 et Ensae Emal: grun@ensae.fr 1 Modélsatons du rsque en assurance automoble La snstralté est mesurée en terme de fréquence

Plus en détail

éléments d'analyse statistique

éléments d'analyse statistique éléments danalse statstque applcaton à lhdrologe deuxème édton D. Ther octobre 989 R 30 73 EAU 4S 89 BUREAU DE RECHERCHES GEOLOGIQUES ET MINIERES SERVICES SOL ET SOUS-SOL Département Eau B.P. 6009-45060

Plus en détail

Solution : 1. Soit y = α + βt, l équation de la droite considérée. Le problème de régression linéaire s écrit. i=1 2(α + βt i b i )t i

Solution : 1. Soit y = α + βt, l équation de la droite considérée. Le problème de régression linéaire s écrit. i=1 2(α + βt i b i )t i Exercces avec corrgé succnct du chaptre 3 (Remarque : les références ne sont pas gérées dans ce document, par contre les quelques?? qu apparassent dans ce texte sont ben défns dans la verson écran complète

Plus en détail

Mesure avec une règle

Mesure 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 détail

GENESIS - Generalized System for Imputation Simulations (Système généralisé pour simuler l imputation)

GENESIS - 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 détail

STATISTIQUE AVEC EXCEL

STATISTIQUE AVEC EXCEL STATISTIQUE AVEC EXCEL Excel offre d nnombrables possbltés de recuellr des données statstques, de les classer, de les analyser et de les représenter graphquement. Ce sont prncpalement les tros éléments

Plus en détail

PREMIERS PAS en REGRESSION LINEAIRE avec SAS. Josiane Confais (UPMC-ISUP) - Monique Le Guen (CNRS-CES-MATISSE- UMR8174)

PREMIERS PAS en REGRESSION LINEAIRE avec SAS. Josiane Confais (UPMC-ISUP) - Monique Le Guen (CNRS-CES-MATISSE- UMR8174) PREMIERS PAS en REGRESSION LINEAIRE avec SAS Josane Confas (UPMC-ISUP) - Monque Le Guen (CNRS-CES-MATISSE- UMR874) e-mal : confas@ccr.jusseu.fr e-mal : monque.leguen@unv-pars.fr Résumé Ce tutorel accessble

Plus en détail

Plan. Gestion des stocks. Les opérations de gestions des stocks. Les opérations de gestions des stocks

Plan. 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 détail

Généralités sur les fonctions 1ES

Généralités 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 détail

Économétrie. Annexes : exercices et corrigés. 5 e édition. William Greene New York University

Économétrie. 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 détail

Résumé : I- Introduction :

Résumé : I- Introduction : Applcaton de l analyse de frontère stochastque à l estmaton de l effcence technque des entreprses algérennes: effet de la forme de proprété Résumé : Nabl, Al BELOUARD Doctorant à l École Natonale Supéreure

Plus en détail

MÉTHODES DE SONDAGES UTILISÉES DANS LES PROGRAMMES D ÉVALUATIONS DES ÉLÈVES

MÉTHODES DE SONDAGES UTILISÉES DANS LES PROGRAMMES D ÉVALUATIONS DES ÉLÈVES MÉTHODES DE SONDAGES UTILISÉES DANS LES PROGRAMMES D ÉVALUATIONS DES ÉLÈVES Émle Garca, Maron Le Cam et Therry Rocher MENESR-DEPP, bureau de l évaluaton des élèves Cet artcle porte sur les méthodes de

Plus en détail

Pour ce problème, une analyse est proposée à l adresse : http://www.ac-amiens.fr/pedagogie/maths/new/ue2007/synthese_atelier_annette_alain.

Pour ce problème, une analyse est proposée à l adresse : http://www.ac-amiens.fr/pedagogie/maths/new/ue2007/synthese_atelier_annette_alain. Pour ce problème, une analyse est proposée à l adresse : http://www.ac-amens.fr/pedagoge/maths/new/ue2007/synthese_ateler_annette_alan.pdf 1 La règle du jeu Un drecteur de casno se propose d nstaller le

Plus en détail

Pratique de la statistique avec SPSS

Pratique de la statistique avec SPSS Pratque de la statstque avec SPSS SUPPORT Transparents ultéreurement amélorés et ms à jour sur le ste du SMCS LIENS UTILES Ste du SMCS (Support en Méthodologe et Calcul Statstque) : http://www.stat.ucl.ac.be/smcs/

Plus en détail

Utilisation du symbole

Utilisation du symbole HKBL / 7 symbole sgma Utlsaton du symbole Notaton : Pour parler de la somme des termes successfs d une sute, on peut ou ben utlser les pontllés ou ben utlser le symbole «sgma» majuscule noté Par exemple,

Plus en détail

Assurance maladie et aléa de moralité ex-ante : L incidence de l hétérogénéité de la perte sanitaire

Assurance maladie et aléa de moralité ex-ante : L incidence de l hétérogénéité de la perte sanitaire Assurance malade et aléa de moralté ex-ante : L ncdence de l hétérogénété de la perte santare Davd Alary 1 et Franck Ben 2 Cet artcle examne l ncdence de l hétérogénété de la perte santare sur les contrats

Plus en détail

Note méthodologique. Traitements hebdomadaires Quiestlemoinscher.com. Quelle méthode de collecte de prix? Qui a collecté les prix?

Note méthodologique. Traitements hebdomadaires Quiestlemoinscher.com. Quelle méthode de collecte de prix? Qui a collecté les prix? Note méthodologque Tratements hebdomadares Questlemonscher.com Quelle méthode de collecte de prx? Les éléments méthodologques ont été défns par le cabnet FaE onsel, socété d études et d analyses statstques

Plus en détail

EXAMEN FINAL DE STATISTIQUES DESCRIPTIVES L1 AES - SESSION 1 - Correction -

EXAMEN FINAL DE STATISTIQUES DESCRIPTIVES L1 AES - SESSION 1 - Correction - EXAME FIAL DE STATISTIQUES DESCRIPTIVES L1 AES - SESSIO 1 - Correcton - Exercce 1 : 1) Consdérons une entreprse E comportant deux établssements : E1 et E2 qu emploent chacun 200 salarés. Au sen de l'établssement

Plus en détail

classification non supervisée : pas de classes prédéfinies Applications typiques

classification non supervisée : pas de classes prédéfinies Applications typiques Qu est ce que le clusterng? analyse de clusterng regroupement des obets en clusters un cluster : une collecton d obets smlares au sen d un même cluster dssmlares au obets appartenant à d autres clusters

Plus en détail

3- Réseau Neurologique (NN) 3-1- Réseau classique

3- Réseau Neurologique (NN) 3-1- Réseau classique OUTILS DE PREVISION DE LA VITESSE DE VENT : APPLICATION A LA CARACTERISATION ET A L OPTIMISATION DES CENTRALES EOLIENNES POUR L'INTEGRATION DANS LES RESEAUX ELECTRIQUES A MADAGASCAR. Andramahtasoa Bernard

Plus en détail

Informations de l'unité d'enseignement Implantation. Cursus de. Intitulé. Code. Cycle 1. Bloc 1. Quadrimestre 1-2. Pondération 5. Nombre de crédits 5

Informations de l'unité d'enseignement Implantation. Cursus de. Intitulé. Code. Cycle 1. Bloc 1. Quadrimestre 1-2. Pondération 5. Nombre de crédits 5 Informatons de l'unté d'ensegnement Implantaton ECAM Cursus de Bacheler en Scences ndustrelles Informatque et communcaton B1030 Cycle 1 Bloc 1 Quadrmestre 1-2 Pondératon 5 Nombre de crédts 5 Nombre d heures

Plus en détail

Définition des tâches

Définition des tâches Défnton des tâches Défnton des tâches Project 2010 Sasr les tâches d'un projet Les tâches représentent le traval à accomplr pour attendre l'objectf du projet. Elles représentent de ce fat, les éléments

Plus en détail

Les jeunes économistes

Les jeunes économistes Chaptre1 : les ntérêts smples 1. défnton et calcul pratque : Défnton : Dans le cas de l ntérêt smple, le captal reste nvarable pendant toute la durée du prêt. L emprunteur dot verser, à la fn de chaque

Plus en détail

DEA de physique subatomique Corrigé de l examen d analyse statistique des données et de modélisation session de février - année 2002-2003

DEA de physique subatomique Corrigé de l examen d analyse statistique des données et de modélisation session de février - année 2002-2003 DEA d physqu subatomqu Corrgé d l xamn d analys statstqu ds donnés t d modélsaton ssson d févrr - anné 22-23 Jérôm Baudot sur 45 ponts I- Errur sur la msur d un asymétr avant-arrèr ponts I-a La formul

Plus en détail

UNE ETUDE ECONOMÉTRIQUE DU NOMBRE D ACCIDENTS

UNE ETUDE ECONOMÉTRIQUE DU NOMBRE D ACCIDENTS BRUSSELS ECONOMIC REVIEW - CAHIERS ECONOMIQUES DE BRUXELLES VOL. 49 - N 2 SUMMER 2006 UNE ETUDE ECONOMÉTRIQUE DU NOMBRE D ACCIDENTS DANS LE SECTEUR DE L ASSURANCE AUTOMOBILE* MARÍA DEL CARMEN MELGAR**

Plus en détail

- Equilibre simultané IS/LM : Pour déterminer le couple d équilibre général, il convient de résoudre l équation IS = LM.

- Equilibre simultané IS/LM : Pour déterminer le couple d équilibre général, il convient de résoudre l équation IS = LM. Exercce n 1 Cet exercce propose de détermner l équlbre IS/LM sur la base d une économe dépourvue de présence étatque. Pour ce fare l convent, dans un premer temps de détermner la relaton (IS) marquant

Plus en détail

Ch 4 Séries statistiques à une dimension Définitions et représentation graphique

Ch 4 Séries statistiques à une dimension Définitions et représentation graphique Ch 4 Séres statstques à une dmenson Défntons et représentaton graphque Termnologe Ensemble étudé = populaton Eléments de cet ensemble = ndvdus ou untés Attrbut consdéré = caractère qu peut être qualtatf

Plus en détail

Les prix quotidiens de clôture des échanges de quotas EUA et de crédits CER sont fournis par ICE Futures Europe

Les prix quotidiens de clôture des échanges de quotas EUA et de crédits CER sont fournis par ICE Futures Europe Méthodologe CDC Clmat Recherche puble chaque mos, en collaboraton avec Clmpact Metnext, Tendances Carbone, le bulletn mensuel d nformaton sur le marché européen du carbone (EU ETS). L obectf de cette publcaton

Plus en détail

TD 1. Statistiques à une variable.

TD 1. Statistiques à une variable. Danel Abécasss. Année unverstare 2010/2011 Prépa-L1 TD de bostatstques. Exercce 1. On consdère la sére suvante : TD 1. Statstques à une varable. 1. Calculer la moyenne et l écart type. 2. Calculer la médane

Plus en détail

Montage émetteur commun

Montage émetteur commun tour au menu ontage émetteur commun Polarsaton d un transstor. ôle de la polarsaton La polarsaton a pour rôle de placer le pont de fonctonnement du transstor dans une zone où ses caractérstques sont lnéares.

Plus en détail

Les déterminants de la détention et de l usage de la carte de débit : une analyse empirique sur données individuelles françaises

Les déterminants de la détention et de l usage de la carte de débit : une analyse empirique sur données individuelles françaises Les détermnants de la détenton et de l usage de la carte de débt : une analyse emprque sur données ndvduelles françases Davd Boune a, Marc Bourreau a,b et Abel Franços a,c a Télécom ParsTech, Département

Plus en détail

I. Présentation générale des méthodes d estimation des projets de type «unité industrielle»

I. Présentation générale des méthodes d estimation des projets de type «unité industrielle» Evaluaton des projets et estmaton des coûts Le budget d un projet est un élément mportant dans l étude d un projet pusque les résultats économques auront un mpact sur la réalsaton ou non et sur la concepton

Plus en détail

Chapitre 3 : Incertitudes CHAPITRE 3 INCERTITUDES. Lignes directrices 2006 du GIEC pour les inventaires nationaux de gaz à effet de serre 3.

Chapitre 3 : Incertitudes CHAPITRE 3 INCERTITUDES. Lignes directrices 2006 du GIEC pour les inventaires nationaux de gaz à effet de serre 3. Chaptre 3 : Incerttudes CHAPITRE 3 INCERTITUDES Lgnes drectrces 2006 du GIEC pour les nventares natonaux de gaz à effet de serre 3.1 Volume 1 : Orentatons générales et établssement des rapports Auteurs

Plus en détail

Remboursement d un emprunt par annuités constantes

Remboursement 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 détail

Les déterminants de la détention et de l usage de la carte de débit : une analyse empirique sur données individuelles françaises

Les déterminants de la détention et de l usage de la carte de débit : une analyse empirique sur données individuelles françaises Les détermnants de la détenton et de l usage de la carte de débt : une analyse emprque sur données ndvduelles françases Davd Boune Marc Bourreau Abel Franços Jun 2006 Département Scences Economques et

Plus en détail

Chapitre 2 UNE ESTIMATION DYNAMIQUE DE LA LIQUIDITÉ. La Liquidité - De la Microstructure à la Gestion du Risque de Liquidité

Chapitre 2 UNE ESTIMATION DYNAMIQUE DE LA LIQUIDITÉ. La Liquidité - De la Microstructure à la Gestion du Risque de Liquidité La Lqudté - De la Mcrostructure à la Geston du Rsque de Lqudté Chaptre 2 UNE ESTIMATION DYNAMIQUE DE LA LIQUIDITÉ Erwan Le Saout - Novembre 2000. 97 La Lqudté - De la Mcrostructure à la Geston du Rsque

Plus en détail

EH SmartView. Identifiez vos risques et vos opportunités. www.eulerhermes.be. Pilotez votre assurance-crédit. Services en ligne Euler Hermes

EH SmartView. Identifiez vos risques et vos opportunités. www.eulerhermes.be. Pilotez votre assurance-crédit. Services en ligne Euler Hermes EH SmartVew Servces en lgne Euler Hermes Identfez vos rsques et vos opportuntés Plotez votre assurance-crédt www.eulerhermes.be Les avantages d EH SmartVew L expertse Euler Hermes présentée de manère clare

Plus en détail

Combinaison de dires d'experts en élicitation de lois a priori. pour Listeria chez la souris. Exposé AppliBugs

Combinaison de dires d'experts en élicitation de lois a priori. pour Listeria chez la souris. Exposé AppliBugs Combnason de dres d'experts en élctaton de los a pror. Applcaton à un modèle doseréponse pour Lstera chez la sours. Exposé ApplBugs ISABELLE ALBERT 8 / / 03 INTRODUCTION Cet exposé présente une parte du

Plus en détail

Études & documents ÉCONOMIE ET ÉVALUATION. Consommation de carburant : effets des prix à court et à long termes par type de population.

Études & documents ÉCONOMIE ET ÉVALUATION. Consommation de carburant : effets des prix à court et à long termes par type de population. COMMISSARIAT GÉNÉRAL AU DÉVELOPPEMENT DURABLE n 40 Avrl 20 TRANSPORT Études & documents Consommaton de carburant : effets des prx à court et à long termes par type de populaton ÉCONOMIE ET ÉVALUATION Servce

Plus en détail

Mailing. Les étapes de conception d un mailing. Créer un mailing

Mailing. Les étapes de conception d un mailing. Créer un mailing Malng Malng Word 2011 pour Mac Les étapes de concepton d un malng Le malng ou publpostage permet l envo en nombre de documents à des destnatares répertorés dans un fcher de données. Cette technque sous-entend

Plus en détail

DES EFFETS PERVERS DU MORCELLEMENT DES STOCKS

DES EFFETS PERVERS DU MORCELLEMENT DES STOCKS DES EFFETS PERVERS DU MORCELLEMENT DES STOCKS Le cabnet Enetek nous démontre les mpacts négatfs de la multplcaton des stocks qu au leu d amélorer le taux de servce en se rapprochant du clent, le dégradent

Plus en détail

COMPARAISON DE MÉTHODES POUR LA CORRECTION

COMPARAISON DE MÉTHODES POUR LA CORRECTION COMPARAISON DE MÉTHODES POUR LA CORRECTION DE LA NON-RÉPONSE TOTALE : MÉTHODE DES SCORES ET SEGMENTATION Émle Dequdt, Benoît Busson 2 & Ncolas Sgler 3 Insee, Drecton régonale des Pays de la Lore, Servce

Plus en détail

Fiche n 7 : Vérification du débit et de la vitesse par la méthode de traçage

Fiche n 7 : Vérification du débit et de la vitesse par la méthode de traçage Fche n 7 : Vérfcaton du débt et de la vtesse par la méthode de traçage 1. PRINCIPE La méthode de traçage permet de calculer le débt d un écoulement ndépendamment des mesurages de hauteur et de vtesse.

Plus en détail

Courant alternatif. Dr F. Raemy La tension alternative et le courant alternatif ont la représentation mathématique : U t. cos (!

Courant alternatif. Dr F. Raemy La tension alternative et le courant alternatif ont la représentation mathématique : U t. cos (! Courant alternatf Dr F. Raemy La tenson alternatve et le courant alternatf ont la représentaton mathématque : U t = U 0 cos (! t + " U ) ; I ( t) = I 0 cos (! t + " I ) Une résstance dans un crcut à courant

Plus en détail

Information mutuelle et partition optimale du support d une mesure de probabilité

Information mutuelle et partition optimale du support d une mesure de probabilité Informaton mutuelle et partton optmale du support d une mesure de probablté Bernard Coln et Ernest Monga Département de Mathématques Unversté de Sherbrooke Sherbrooke JK-R (Québec) Canada bernard.coln@usherbrooke.ca

Plus en détail

1 Introduction. 2 Définitions des sources de tension et de courant : Cours. Date : A2 Analyser le système Conversion statique de l énergie. 2 h.

1 Introduction. 2 Définitions des sources de tension et de courant : Cours. Date : A2 Analyser le système Conversion statique de l énergie. 2 h. A2 Analyser le système Converson statque de l énerge Date : Nom : Cours 2 h 1 Introducton Un ConVertsseur Statque d énerge (CVS) est un montage utlsant des nterrupteurs à semconducteurs permettant par

Plus en détail

UNIVERSITÉ PARIS OUEST NANTERRE LA DÉFENSE U.F.R. SEGMI Année universitaire 2015 2016. Statistiques Descriptives

UNIVERSITÉ PARIS OUEST NANTERRE LA DÉFENSE U.F.R. SEGMI Année universitaire 2015 2016. Statistiques Descriptives UNIVERSITÉ PARIS OUEST NANTERRE LA DÉFENSE U.F.R. SEGMI Année unverstare 215 216 L1 Économe Cours de B. Desgraupes Statstques Descrptves Séance 7: Indces synthétques Table des matères 1 Introducton 1 1.1

Plus en détail

Editions ENI. Project 2010. Collection Référence Bureautique. Extrait

Editions ENI. Project 2010. Collection Référence Bureautique. Extrait Edtons ENI Project 2010 Collecton Référence Bureautque Extrat Défnton des tâches Défnton des tâches Project 2010 Sasr les tâches d'un projet Les tâches représentent le traval à accomplr pour attendre l'objectf

Plus en détail

C Notice technique K-Réa v3 C. NOTICE TECHNIQUE

C Notice technique K-Réa v3 C. NOTICE TECHNIQUE C. NOTICE TECHNIQUE C.1. Introducton et grands prncpes... 5 C.1.1. Objet du calcul et champ d applcaton... 5 C.1.2. Introducton aux méthodes de calcul et vérfcatons proposées... 6 C.1.2.1. Présentaton

Plus en détail

3. Méthodologie d obtention d une base de données imputées

3. Méthodologie d obtention d une base de données imputées 3 Méthodologe d obtenton d une base données mputées Jean-Marc Kouado, Jean Arnaud Kouakou, Kouamé Désré Kanga ésumé L ob c artc proposer mtre en œuvre une méthodologe complétu base données sur un échantllon

Plus en détail

CHAPITRE 2 LA SPECTROMETRIE RMN

CHAPITRE 2 LA SPECTROMETRIE RMN .J. Ducauze et D.N. Rutledge groparstech PITRE L SPETRMETRIE RMN «Spectrométre RMN» veut dre qu on s ntéresse aux nformatons qu apportent les spectres, c est-à-dre à un ensemble d observatons effectuées

Plus en détail

Travaux pratiques : GBF et oscilloscope

Travaux pratiques : GBF et oscilloscope Travaux pratques : et osclloscope S. Benlhajlahsen ésumé L objectf de ce TP est d apprendre à utlser, c est-à-dre à régler, deux des apparels les plus couramment utlsés : le et l osclloscope. I. Premère

Plus en détail

Proposition d'une solution au problème d initialisation cas du K-means

Proposition d'une solution au problème d initialisation cas du K-means Proposton d'une soluton au problème d ntalsaton cas du K-means Z.Guelll et L.Zaou, Unversté des scences et de la technologe d Oran MB, Unversté Mohamed Boudaf USTO -BP 505 El Mnaouer -ORAN - Algére g.zouaou@gmal.com,

Plus en détail

T3 Comfort raccordé a IP Office

T3 Comfort raccordé a IP Office IP Telephony Contact Centers Moblty Servces T3 Comfort raccordé a IP Offce Benutzerhandbuch User's gude Manual de usuaro Manuel utlsateur Manuale d uso Gebrukersdocumentate Sommare Sommare Se famlarser

Plus en détail

Université Pierre & Marie Curie (Paris 6) Licence de Mathématiques L3 UE LM364 Intégration 1 Année 2011 12. TD4. Tribus.

Université Pierre & Marie Curie (Paris 6) Licence de Mathématiques L3 UE LM364 Intégration 1 Année 2011 12. TD4. Tribus. Unversté Perre & Mare Cure (Pars 6) Lcence de Mathématques L3 UE LM364 Intégraton 1 Année 2011 12 TD4. Trbus. Échauffements Exercce 1. Sot X un ensemble. Donner des condtons sur X pour que les classes

Plus en détail

Informations de l'unité d'enseignement Implantation. Cursus de. Intitulé. Code. Cycle 1. Bloc 2. Quadrimestre 1. Pondération 4. Nombre de crédits 4

Informations de l'unité d'enseignement Implantation. Cursus de. Intitulé. Code. Cycle 1. Bloc 2. Quadrimestre 1. Pondération 4. Nombre de crédits 4 Informatons de l'unté d'ensegnement Implantaton Cursus de Inttulé Code ECAM Insttut Supéreur Industrel Bacheler en Scences ndustrelles Outls de communcaton B2050 Cycle 1 Bloc 2 Quadrmestre 1 Pondératon

Plus en détail

Université d El Oued Cours Circuits Electriques 3 LMD-EM

Université d El Oued Cours Circuits Electriques 3 LMD-EM ère parte : Electrocnétque Chaptre ntroducton L Electrocnétque est la parte de l Electrcté qu étude les courants électrques. - Courant électrque -- Défntons Défnton : un courant électrque est un mouvement

Plus en détail

Mémento de théorie de l information

Mémento de théorie de l information Mémento de théore de l nformaton Glles Zémor 6 octobre 204 0 Rappels de probabltés Espaces probablsés. Un espace probablsé (Ω, P ) est un ensemble Ω mun d une mesure de probablté P qu est, lorsque Ω est

Plus en détail

1. Les enjeux de la prévision du risque de défaut de paiement

1. Les enjeux de la prévision du risque de défaut de paiement Scorng sur données d entreprses : nstrument de dagnostc ndvduel et outl d analyse de portefeulle d une clentèle Mrelle Bardos Ancen chef de servce de l Observatore des entreprses de la Banque de France

Plus en détail

Application de modèles grande échelle à la problématique régionale : cas de l ozone

Application de modèles grande échelle à la problématique régionale : cas de l ozone Applcaton de modèles grande échelle à la problématque régonale : cas de l ozone Laboratore Central de Survellance de la Qualté de l Ar Conventon n 115/03 Cécle HONORÉ, Laure MALHERBE Unté Modélsaton et

Plus en détail

Installation & Guide de démarrage WL510 Adaptateur sans fil /Antenne

Installation & Guide de démarrage WL510 Adaptateur sans fil /Antenne Installaton & Gude de démarrage WL510 Adaptateur sans fl /Antenne Informaton mportante à propos du WL510 Adresse IP = 192.168.10.20 Nom d utlsateur = wl510 Mot de passe = wl510 QUICK START WL510-01- VR1.1

Plus en détail

Calculer le coût amorti d une obligation sur chaque exercice et présenter les écritures dans les comptes individuels de la société Plumeria.

Calculer le coût amorti d une obligation sur chaque exercice et présenter les écritures dans les comptes individuels de la société Plumeria. 1 CAS nédt d applcaton sur les normes IAS/IFRS Coût amort sur oblgatons à taux varable ou révsable La socété Plumera présente ses comptes annuels dans le référentel IFRS. Elle détent dans son portefeulle

Plus en détail

GEA I Mathématiques nancières Poly. de révision. Lionel Darondeau

GEA 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 détail

Mesurer la qualité de la prévision

Mesurer la qualité de la prévision Mesurer la qualté de la prévson Luc Baetens 24/11/2011 www.mobus.eu Luc Baetens 11 ans d expérence Planfcaton Optmsaton des stocks Organsaton de la Supply Chan Performance de la Supply Chan Geston de la

Plus en détail

La Quantification du Risque Opérationnel des Institutions Bancaires

La Quantification du Risque Opérationnel des Institutions Bancaires HEC Montréal Afflée à l Unversté de Montréal La Quantfcaton du Rsque Opératonnel des Insttutons Bancares par Hela Dahen Département Fnance Thèse présentée à la Faculté des études supéreures en vue d obtenton

Plus en détail

SmartView d EH. Vue d ensemble des risques et des occasions. Surveillance de l assurance-crédit. www.eulerhermes.ca/fr/smartview

SmartView d EH. Vue d ensemble des risques et des occasions. Surveillance de l assurance-crédit. www.eulerhermes.ca/fr/smartview SmartVew d EH Servces en lgne Euler Hermes Vue d ensemble des rsques et des occasons Survellance de l assurance-crédt www.eulerhermes.ca/fr/smartvew Les avantages du SmartVew d EH Prenez plus de décsons

Plus en détail

ÉLÉMENTS DE THÉORIE DE L INFORMATION POUR LES COMMUNICATIONS.

ÉLÉMENTS DE THÉORIE DE L INFORMATION POUR LES COMMUNICATIONS. ÉLÉMETS DE THÉORIE DE L IFORMATIO POUR LES COMMUICATIOS. L a théore de l nformaton est une dscplne qu s appue non seulement sur les (télé-) communcatons, mas auss sur l nformatque, la statstque, la physque

Plus en détail

LES DETERMINANTS DU CHOIX D'OCCUPATION EN COLOMBIE :

LES DETERMINANTS DU CHOIX D'OCCUPATION EN COLOMBIE : LS DTRMINANTS DU CHOIX D'OCCUPATION N COLOMBI : UN ANALYS MPIRIQU Gullaume DSTRÉ TAM, Unversté de Pars1 et CNRS, France Valentne HNRARD TAM, Unversté de Pars1 et CNRS, France Résumé À partr d'un échantllon

Plus en détail

CREATION DE VALEUR EN ASSURANCE NON VIE : COMMENT FRANCHIR UNE NOUVELLE ETAPE?

CREATION DE VALEUR EN ASSURANCE NON VIE : COMMENT FRANCHIR UNE NOUVELLE ETAPE? CREATION DE VALEUR EN ASSURANCE NON VIE : COMMENT FRANCHIR UNE NOUVELLE ETAPE? Boulanger Frédérc Avanssur, Groupe AXA 163-167, Avenue Georges Clémenceau 92742 Nanterre Cedex France Tel: +33 1 46 14 43

Plus en détail

Grandeur physique, chiffres significatifs

Grandeur 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 détail

Contrats prévoyance des TNS : Clarifier les règles pour sécuriser les prestations

Contrats prévoyance des TNS : Clarifier les règles pour sécuriser les prestations Contrats prévoyance des TNS : Clarfer les règles pour sécurser les prestatons Résumé de notre proposton : A - Amélorer l nformaton des souscrpteurs B Prévor plus de souplesse dans l apprécaton des revenus

Plus en détail

Impact de l assurance maladie formelle sur l utilisation des services de santé au Bénin

Impact de l assurance maladie formelle sur l utilisation des services de santé au Bénin Impact de l assurance malade formelle sur l utlsaton des servces de santé au Bénn ZOUNMENOU Yédjannavo Alexandre, 06 BP : 3511 Cotonou Tél : (+229) 97 32 95 90 / 94 96 84 84 E-mal : zalexy007@yahoo.fr

Plus en détail

Application du système immunitaire artificiel ordinaire et amélioré pour la reconnaissance des caractères artificiels

Application du système immunitaire artificiel ordinaire et amélioré pour la reconnaissance des caractères artificiels 9 Nature & Technology Applcaton du système mmuntare artfcel ordnare et améloré pour la reconnassance des caractères artfcels Hba Khell a, Abdelkader Benyettou a a Laboratore Sgnal Image Parole SIMPA-,

Plus en détail

Comparaison de méthodes d ajustement d une distribution de Weibull à 3 paramètres sur une base de données de mesures de ténacité

Comparaison de méthodes d ajustement d une distribution de Weibull à 3 paramètres sur une base de données de mesures de ténacité Comparason de méthodes d ajustement d une dstrbuton de Webull à 3 paramètres sur une base de données de mesures de ténacté M. Marquès, N. Pérot, N. Devctor Laboratore de Condute et Fablté des Réacteurs

Plus en détail

GATE Groupe d Analyse et de Théorie Économique DOCUMENTS DE TRAVAIL - WORKING PAPERS W.P. 08-24. Préférences temporelles et recherche d emploi

GATE Groupe d Analyse et de Théorie Économique DOCUMENTS DE TRAVAIL - WORKING PAPERS W.P. 08-24. Préférences temporelles et recherche d emploi GATE Groupe d Analyse et de Théore Économque UMR 5824 du CNRS DOCUMENTS DE TRAVAIL - WORKING PAPERS W.P. 08-24 Préférences temporelles et recherche d emplo «Applcatons économétrques sur le panel Européen

Plus en détail

ASCENSEUR FLUVIAL FUNICULAIRE DE STREPY-THIEU

ASCENSEUR FLUVIAL FUNICULAIRE DE STREPY-THIEU ASCENSEUR FLUVIAL FUNICULAIRE DE STREPY-THIEU Le canddat est nvté à formuler toute hypothèse cohérente qu lu semblerat nécessare pour pouvor répondre aux questons posées. Page 1 sur 21 1. PRESENTATION

Plus en détail

Introduction aux statistiques spatiales et aux systèmes d'information géographique en santé environnement

Introduction aux statistiques spatiales et aux systèmes d'information géographique en santé environnement Santé envronnement Introducton aux statstques spatales et aux systèmes d'nformaton géographque en santé envronnement applcaton aux études écologques Sommare Abrévatons 2 Résumé 3 1. Introducton 4 1.1 Études

Plus en détail

BTS GPN 2EME ANNEE-MATHEMATIQUES-MATHS FINANCIERES MATHEMATIQUES FINANCIERES

BTS GPN 2EME ANNEE-MATHEMATIQUES-MATHS FINANCIERES MATHEMATIQUES FINANCIERES MATHEMATIQUES FINANCIERES I. Concepts généraux. Le référentel précse : Cette parte du module M4 «Acquérr des outls mathématques de base nécessares à l'analyse de données économques» est en relaton avec

Plus en détail

ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES SIMPLES

ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES SIMPLES ANALYSE DES DONNÉES TEST DU KHI-DEUX ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES SIMPLES Perre-Lous Gozalez Mesure de la laso etre deux varables qualtatves Kh deux Equête : Êtes-vous «pas du tout d accord»

Plus en détail

Sociétés d investissement immobilier cotées (SIIC), valeur et prix : deux notes

Sociétés d investissement immobilier cotées (SIIC), valeur et prix : deux notes Socétés d nvestssement mmobler cotées (SIIC), valeur et prx : deux notes I. Dette et créaton de valeur dans les socétés foncères II. La cesson à une SIIC : un cas de dstorson fscale Laurent BATSCH CEREG-DRM,

Plus en détail

LA RENOVATION DE L INDICE HARMONISE DES PRIX A LA CONSOMMATION DANS LA ZONE UEMOA

LA RENOVATION DE L INDICE HARMONISE DES PRIX A LA CONSOMMATION DANS LA ZONE UEMOA Observatore Economque et Statstque d Afrque Subsaharenne LA RENOVATION DE L INDICE HARMONISE DES PRIX A LA CONSOMMATION DANS LA ZONE UEMOA Une contrbuton à la réunon commune CEE/BIT sur les ndces des prx

Plus en détail

Découvrir l interface Windows 8

Découvrir l interface Windows 8 Wndows 8.1 L envronnement Wndows 8 Interfaces Wndows 8 et Bureau L envronnement Wndows 8 Découvrr l nterface Wndows 8 Après s être dentfé va un compte Mcrosoft ou un compte local, l utlsateur vot apparaître

Plus en détail

1.0 Probabilité vs statistique...1. 1.1 Expérience aléatoire et espace échantillonnal...1. 1.2 Événement...2

1.0 Probabilité vs statistique...1. 1.1 Expérience aléatoire et espace échantillonnal...1. 1.2 Événement...2 - robabltés - haptre : Introducton à la théore des probabltés.0 robablté vs statstque.... Expérence aléatore et espace échantllonnal.... Événement.... xomes défnton de probablté..... Quelques théorèmes

Plus en détail

Chapitre IV : Inductance propre, inductance mutuelle. Energie électromagnétique

Chapitre 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 détail

IDEI Report # 18. Transport. December 2010. Elasticités de la demande de transport ferroviaire: définitions et mesures

IDEI Report # 18. Transport. December 2010. Elasticités de la demande de transport ferroviaire: définitions et mesures IDEI Report # 18 Transport December 2010 Elastctés de la demande de transport ferrovare: défntons et mesures Elastctés de la demande de transport ferrovare : Défntons et mesures Marc Ivald Toulouse School

Plus en détail

Calcul de tableaux d amortissement

Calcul de tableaux d amortissement Calcul de tableaux d amortssement 1 Tableau d amortssement Un emprunt est caractérsé par : une somme empruntée notée ; un taux annuel, en %, noté ; une pérodcté qu correspond à la fréquence de remboursement,

Plus en détail

Série A Septembre 2008

Série A Septembre 2008 Sére A Septembre 2008 Sommare Notce avec encadré* 3 Annexe à la Notce 17 UFEP : extrat des statuts 27 *Cet encadré a pour objet d attrer l attenton de l adhérent sur certanes dspostons essentelles de la

Plus en détail

Evaluation ex-ante du service offert par le RFId à la bibliothèque

Evaluation ex-ante du service offert par le RFId à la bibliothèque La revue de l nnovaton : La Revue de l nnovaton dans le secteur publc, Vol. 14(2), 2009, artcle 10. Evaluaton ex-ante du servce offert par le RFId à la bblothèque Dr. Alex Durand alex.durand@tudor.lu Centre

Plus en détail

Un protocole de tolérance aux pannes pour objets actifs non préemptifs

Un protocole de tolérance aux pannes pour objets actifs non préemptifs Un protocole de tolérance aux pannes pour objets actfs non préemptfs Françose Baude Dens Caromel Chrstan Delbé Ludovc Henro Equpe Oass, INRIA - CNRS - I3S 2004, route des Lucoles F-06902 Sopha Antpols

Plus en détail

Système solaire combiné Estimation des besoins énergétiques

Système solaire combiné Estimation des besoins énergétiques Revue des Energes Renouvelables ICRESD-07 Tlemcen (007) 109 114 Système solare combné Estmaton des besons énergétques R. Kharch 1, B. Benyoucef et M. Belhamel 1 1 Centre de Développement des Energes Renouvelables

Plus en détail

L environnement Windows 10 sur tablette

L environnement Windows 10 sur tablette L envronnement Wndows 10 sur tablette L envronnement Wndows 10 sur tablette Wndows 10 - Prse en man de votre ordnateur ou votre tablette Actver/désactver le mode Tablette Contnuum est une nouvelle fonctonnalté

Plus en détail

Electricité II : Régimes sinusoïdaux et transitoires AC and transient circuit analysis Fascicule d'exercices de Travaux Dirigés

Electricité II : Régimes sinusoïdaux et transitoires AC and transient circuit analysis Fascicule d'exercices de Travaux Dirigés Electrcté II : égmes snusoïdaux et transtores and transent crcut analyss Fasccule d'exercces de Travaux Drgés 5 cours / Séances de TD / 5 séances de TP égmes snusoïdaux Nombre de séances de TD prévues

Plus en détail

METHODES NON LINEAIRES POUR LE CALCUL DES INDICES DE RETENTION EN CHROMATOGRAPHIE GAZEUSE A PROGRAMMATION LINEAIRE DE TEMPERATURE

METHODES NON LINEAIRES POUR LE CALCUL DES INDICES DE RETENTION EN CHROMATOGRAPHIE GAZEUSE A PROGRAMMATION LINEAIRE DE TEMPERATURE Lebanese Scence Journal, Vol. 0, No., 009 77 METHODES NON LNEARES POUR LE CALCUL DES NDCES DE RETENTON EN CHROMATOGRAPHE GAZEUSE A PROGRAMMATON LNEARE DE TEMPERATURE Lela Lourc et Delloul Messad Laboratore

Plus en détail

Les Déterminants de la Durée des Contrats de Travail Application micro-économétrique sur l'enquête TDE-MLT. benhalima@gate.cnrs.fr

Les Déterminants de la Durée des Contrats de Travail Application micro-économétrique sur l'enquête TDE-MLT. benhalima@gate.cnrs.fr Les Détermnants de la Durée des Contrats de Traval Applcaton mcro-économétrque sur l'enquête TDE-MLT Mohamed Al BEN HALIMA * Mars 2005 *GATE (Groupe d Analyse et de Théore Economque), UMR-CNRS n 5824,

Plus en détail

Désajustements de Change Internationaux et Intra-européens

Désajustements de Change Internationaux et Intra-européens Désaustements de Change Internatonaux et Intra-européens Une estmaton par la méthode du FEER (verson prélmnare) Jamel Saadaou 1 Unversté Pars XIII Résumé Dans un contexte d'unon monétare et de déséqulbres

Plus en détail

Distripost. Création 7 Caractéristiques du produit et options 7. Préparation de vos envois 8 Conditionnement 8

Distripost. Création 7 Caractéristiques du produit et options 7. Préparation de vos envois 8 Conditionnement 8 Dstrpost Quo, où et comment? 1 1. Qu est-ce que Dstrpost? 1 2. Quels chox s offrent à vous pour la dstrbuton de vos envos Dstrpost? 1 2.1. Tout le monde reçot-l mon envo toutes-boîtes dans la zone sélectonnée?

Plus en détail

Pro2030 GUIDE D UTILISATION. Français

Pro2030 GUIDE D UTILISATION. Français Pro2030 GUIDE D UTILISATION Franças Contents Garante... Introducton... 1 Artcle nº 605056 Rév C Schéma nº A605056 Novembre 2010 2010 YSI Incorporated. Le logo YSI est une marque déposée de YSI Incorporated.

Plus en détail

La physiologie du cerveau montre que celui-ci est constitué de cellules (les neurones) interconnectées. Quelques étapes de cette découverte :

La physiologie du cerveau montre que celui-ci est constitué de cellules (les neurones) interconnectées. Quelques étapes de cette découverte : Chaptre 3 Apprentssage automatque : les réseaux de neurones Introducton Le Perceptron Les réseaux mult-couches 3.1 Introducton Comment l'homme fat-l pour rasonner, parler, calculer, apprendre,...? Comment

Plus en détail

Construction de portefeuille : recherche d une cohérence entre le risque stratégique et le risque actif

Construction de portefeuille : recherche d une cohérence entre le risque stratégique et le risque actif Constructon de portefeulle : recherche d une cohérence entre le rsque stratégque et le rsque actf aper de recherche # eptembre 04 - Document réservé exclusvement aux clents professonnels au sens de la

Plus en détail