Corrélation et régression linéaire
|
|
- Danièle Martineau
- il y a 8 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Corrélaton et régresson lnéare 1. Concept de corrélaton. Analyse de régresson lnéare 3. Dfférences entre valeurs prédtes et observées d une varable
2 1. Concept de corrélaton L objectf est d analyser un ensemble de données en pares (données bvarées) et de détermner s l y a une assocaton (ou un len) entre les deux varables. par ex. pods et talle d ndvdus En statstque une telle relaton est appelée corrélaton. nous ne consdérons que les assocatons lnéares sur un graphque appelé dagramme de dsperson les ponts forment approxmatvement une lgne drote. Fn du chap.1: assocatons non lnéares) nous ne consdérons que des données quanttatves len entre cancer et tabagsme
3 La corrélaton lnéare est étudée par : 1. un dagramme de dsperson qu est un graphque. le coeffcent de corrélaton lnéare qu est une mesure de la drecton et de l ntensté de l assocaton lnéare entre deux varables
4 Il y a corrélaton entre deux varables quand l une est lée à l autre Un dagramme de dsperson est un graphque dans lequel les données (x,y) sont placées sur un axe horzontal pour x et sur un axe vertcal pour y. Chaque pare ndvduelle (x,y) est représentée par un pont et on obtent un nuage de ponts x= revenu annuel y= taux de possesson d une voture La talle de l échantllon sera égale au nombre de ponts : c n = 9
5 Descrpton des données Deux tendances lnéares
6 Corrélaton négatve ou postve
7 Relaton lnéare forte corrélatons postves ou négatves presque parfates
8 Len lnéare parfat y pour tout couple x y x Centroïde, pont moyen de coordonnées x, y
9 Intensté du len lnéare Deux varables aléatores lées X et Y : d espérance mathématque E(X) =µ X et E(Y) = µ Y et de varance Var(X) = σ (X) et Var(Y) = σ (Y) Cov(X,Y)= E(XY) E(X) E(Y). S X et Y ndépendantes Cov(X,Y) = 0 Remarque :cov(x,x) = Var(X) = σ (X), cov(y,y) = Var(Y) = σ (Y) Le coeffcent de corrélaton est défn par dt de Pearson ρ(x,y) est sans unté ρ( X,Y) = cov(x,y) Var(X)Var(Y)
10 Sot une populaton de N sujets pour laquelle les valeurs des varables X et Y sont (x, y ) cov (X, Y) = N = 1 (x n µ X N )(y µ Y ) = σ(x, Y) (x µ x) = 1 Var(X) = σ (X) = = varance de la varable X N n (y µ y) = 1 Var(Y) = σ (Y) = = varance de la varable Y N
11 Et le coeffcent de corrélaton vaut ρ(x, Y) = (x µ )(y X N (x µ )² X N µ Y ) (y µ N Y )² = (x (x µ µ X X )² )(y µ (y Y ) µ Y )²
12 A partr d un échantllon de talle n on estme la covarance par : cov (x, y) = n = 1 (x x)(y n 1 n = nombre de couples de valeurs ou nombre de ponts expérmentaux sur le dagramme de dsperson y) ρ(x,y) est estmé par r(x,y) calculé à partr des données d échantllon r est le coeffcent de corrélaton de Bravas-Pearson
13 S ( x ) n = = 1 ( x x ) n 1 et S ( y ) n = = 1 ( y y ) n 1 sont les estmatons des varances σ (X) et σ (Y) Pour un échantllon de n sujets où les couples de valeurs de X et Y observés sont x,y on obtent : r(x, y) = (x x)(y n 1 (x x)² n 1 y) (y y)² n 1 et après smplfcaton par n -1 r(x,y) = (x x)(y (x x)² y) (y y)²
14 Coeffcent de corrélaton lnéare r (ou coeffcent de corrélaton de Bravas Pearson) Le coeffcent de corrélaton lnéare calculé : r mesure l ntensté de l assocaton lnéare entre les valeurs x et y lées et ssues d un échantllon et peut être calculé à partr de tout échantllon de données apparées s : 1. L échantllon de données (x,y) est un échantllon aléatore de données quanttatves. L examen vsuel du dagramme de dsperson ndque une forme approxmatvement lnéare 3. L effet des valeurs extrêmes est consdéré avec son 4. Pour toute valeur fxée de x les valeurs de y correspondantes montrent une dstrbuton essentellement normale et récproquement (4. =. + 3.)
15 r(x, y) = (x x)(y y) (x x)² (y y)² r(x,y) peut être >0 ou <0, même sgne que la covarance mas sans unté
16 Pour un len lnéare parfat k est le même en tout pont et on peut remplacer ( y y) par k(x x) La même relaton entre x et y en tout pont : ( y y) = k(x x) r = k (x x)² (x x)² k² (x x)² = k k (x x)² ( (x x)²)² = 1ou 1
17 Intensté du len lnéare r(x,y)=r(y,x) rôle symétrque pour x et y -1 r(x,y) 1 r(x,y) >0 relaton lnéare crossante r(x,y) <0 relaton lnéare décrossante X et Y ndépendantes r(x,y)=0 r(x,y) = ± 1 y = ax + b r et a sont de même sgne autre écrture de r r = (x x)(y (x x)² y) (y y)² = n ( x n x y x y ) ( x ) n (y ) ( y )
18 Formule utlsant les moyennes r = x y nxy ( ( ) ( x ) nx ( y ) n y ) Fare le calcul qu permet de passer d une forme à l autre Et quand on a calculé r que peut on dre?
19 Test du coeffcent de corrélaton varables X et Y ndépendantes? la valeur de ρ est elle ou non égale à zéro? ρ est estmé par r r est assort d une certane ncerttude constructon du test statstque : r t
20 Savor tester r qu est une estmaton de l ntensté de la relaton lnéare ρ entre X et Y dans la populaton On passe de la varable rédute r à la varable rédute t qu sut une lo de Student avec n - ddl t = r ρ var( r) = r ρ S(r) On montre que var( r) = 1 r n On teste H 0 : ρ = 0 contre H 1 : ρ 0 ddl = n - La statstque de test ou t calculé vaut : quand ρ = 0 t = r 1 n r
21 Exemple : on a mesuré le pods de nassance de 10 nouveau-nés. L hypothèse est qu l exste une relaton entre le pods de nassance et l exposton au tabac des mères pendant les deux premers mos de la grossesse. Le tableau donne pour chaque nouveau-né le pods de nassance et le nombre de cgarettes fumées par jour par la mère pendant les deux premers mos de la grossesse pods Exposton tabagque Quelle est la valeur du coeffcent de corrélaton lnéare r entre le pods de nassance et le nombre de cgarettes fumées par jour au cours de premers mos de la grossesse? r = - 0,7056
22 Calculette : touche stat (nd + data) Pus chox : y = ax + b pour rentrer les valeurs Pour entrer les valeurs appuyer sur la touche data : x = pods y = exposton tabagque S des valeurs précédentes sont présentes vder la mémore en utlsant la touche reset ou la touche clear var Pour accéder aux résultats refare touche stat (nd + data) - chox et descendre avec les flèches jusqu à CALC pus taper enter - ou chox n 3 (3 : StatVars) s on vent revor le s résultats après avor lancé les calculs par CALC une 1 ère fos lgnes de résultats : 1, 9 + A, B, C L
23 Queston : La valeur de r calculée a - t elle un sens? Dans la populaton dans laquelle on a prélevé l échantllon ρ dffère - t l de zéro? On va utlser un test statstque pour répondre à la queston cdessus
24 On va tester l hypothèse nulle H 0 : ρ = 0 L hypothèse alternatve H 1 : ρ 0 On passe de la varable r à la quantté qu sut une lo de Student avec n - ddl r t = = var(r) r S(r) et var(r) = 1 r n La statstque de test ou t calculé vaut : = -,817 pour n = 10 t = r n 1 r
25 Tros remarques mportantes 1. la lo de Student de varable t et la lo normale rédute de varable z (ou u) sont modélsées avec des fonctons pares centrées sur une moyenne = 0 - t et - u. Seules les valeurs postves de t et de u sont données dans les tables fournes 3. Les tables de t et de u fournes permettent de lre drectement pour un test blatéral et pour un rsque α chos, le seul de rejet de H 0 ou valeur crtque permettant de rejeter ou non H 0 (on lt t table ou u table )
26 Exemple : H 0 : ρ = 0 t calculé = -,817 t calculé =, 817 Le seul de rejet de H 0 ou valeur crtque pour α =0,05 et ddl = n - = 8, est donné dans la table par : t table =,306 CONCLUSION : t calculé =,817 > t table =,306 H 0 est rejetée : ρ 0 et r a ben un sens : l y a une assocaton entre les pods de nassance et le nbre de cgarettes fumées par la mère pendant la grossesse
27
28 seul expérmental α* ou p-value? Pour t calculé =,817 et ddl =10 = 8 test blatéral : on teste l hypothèse nulle H 0 : ρ = 0 contre l hypothèse alternatve H 1 : ρ 0 Sur la lgne ddl = 8 on vot que sous l hypothèse nulle H 0 la probablté que t > t calculé =,817 est comprse entre 0,0 et 0,05 0,0 < α* < 0,05 α* < α et H 0 rejetée On n utlse pas la valeur t table ou valeur crtque
29
30 Façon équvalente de trater le problème Dans de nombreux ouvrages : pour un test blatéral on dt que la valeur crtque est double et donnée par t ± α/ ou ± t α/ Pour l exemple c-dessus ± t α/ = ±,306 t calc = -,817 rejet de H 0 rejet de H 0 - -,306 0, t α/ + t α/
31 f(z) test unlatéral à gauche Rejet de H0 Non rejet de H0 α= 0,05 ddl = f(z) test unlatéral à drote Non rejet de H0 α =0,05 α =0,05 Rejet de H0 α α z z z α -zα zα Z -1,645 1,645 Z Rejeter H 0 s z < z α Test blatéral Rejeter H 0 s z > z α t ddl = = z = u f(z) X rejet de H0 α/ =0,05 Non rejet de H0 Rejet de H0 α/ α/ 0 - zα/ zα/ -1,96 1,96 Rejeter H 0 s z < - z α/ ou s z > z α/ α/ =0,05 Z α= 0,10 α =0,05 α/ =0,05
32 Les tables autorsées sont drectement utlsables pour les tests blatéraux : la probablté α de rejeter H 0 lorsque celle-c est vrae, est la somme de contrbutons égales α/ prses dans deux zones symétrques (les zones grs-foncé) sous les deux ales des courbes Pour fare un test unlatéral au rsque α, l faut qu une zône entère égale à α sot défne d un seul côté sous une seule ale de la courbe Reprenons l exercce sur le pods de nassance des 10 nouveaux nés On veut savor s un coeffcent de corrélaton négatf a un sens On teste H 0 : ρ = 0 contre H 1 : ρ < 0 test unlatéral à gauche pour α = 0,05 et ddl =n - = 8 : t table est prs dans une table blatérale sur la colonne α (c est-à-dre α à gauche + α à drote)
33 Pour un test unlatéral au rsque α : on lt dans la colonne α α = 0,05 et ddl = 8 l faut lre dans la colonne α = 0,10 de même : α = 0,05 et ddl =
34 La valeur lue dans la table est t = 1,860 zone de rejet de H 0 t calc = -,817-1,860 0 t La valeur crtque est t α =-1,860 t calculé = -,817 < t table = - 1,860 H 0 refusée et H 1 acceptée
35 Test du coeffcent de corrélaton des rangs de Spearman S l exste un doute sur la normalté des dstrbutons de X et Y, ou sur la lnéarté de la relaton entre X et Y, on ne peut pas utlser le coeffcent de corrélaton de Pearson On utlse alors un test non paramétrque : On calcule r s le coeffcent de corrélaton des rangs de Spearman Ce test étude l exstence d une lason (assocaton) entre varables quanttatves.
36 Le prncpe du test de Spearman consste à remplacer les valeurs x et y par leurs rangs x et y : On attrbue un rang entre 1 et n à chaque valeur de x correspondant au classement de cette valeur par ordre crossant : rang 1 pour la plus pette valeur x 1 = 1, rang pour la suvante rang n pour la plus grande valeur. On procède de même pour les y valeurs des rangs de y séparément des valeurs de x On obtent ans n couples de valeurs(x, y ) correspondant aux couples de valeurs (x,y) et on établt les n dfférences d = x - y entre les valeurs des rangs pour chaque couple x,y le coeffcent de corrélaton des rangs de Spearman est donné par : r s 6 ( x' = 1 n( n y' 1) )
37 1. le test sur r s le coeffcent de corrélaton des rangs de Sperman pourra être fat en utlsant une varable t de student comme avec le test de Pearson s n > 10 snon table spécfque de r s non fourne au concours. en présence de peu d ex-aequo dans les rangs de x et dans les rangs de y
38 r s 6 = 1 n ( n (d ) 1) On défnt l écart type du 1 r s = s coeffcent de Sperman par r comme pour le test de Pearson n A partr de n >10, on passe de r s à t qu sut une lo de Student à n- d.d.l. On teste H 0 ρ s est le coeffcent de corrélaton des rangs des données de toute la populaton, c est un paramètre de populaton. : ρ s = 0, H 1 : ρ s 0 en calculant t = t 0 r s = s r r s ρ s s r 0
39 Le test de Spearman consste à calculer la valeur et à la comparer à une valeur théorque : t = 0 r s s r Test blatéral H 0 : ρ s = 0 et H 1 : ρ s 0 on rejette H 0 s t 0 t n ; α Test unlatéral H 0 : ρ s = 0 à drote - H 1 : ρ s > 0 on rejette H 0 s à gauche t 0 t n ; α - H 1 : ρ s < 0 on rejette H 0 s t 0 - t n ; α
40 Exemple On désre vérfer la corrélaton entre la talle (en cm) et le pods (en kg) des enfants de ans sur un échantllon de 15 ndvdus. Talle (x) 8,9 83,4 8,4 8,1 84,8 86,7 84,0 89,0 85,0 85,4 87,7 87,7 86,4 86,4 86,9 Pods (y) 8,7 9, 9,5 10,1 10,4 10,5 10,8 11,0 11,5 11,6 1,4 13,6 13,8 13,9 14,6 Il exste un doute sur la lnéarté de la relaton entre x et y. On préconse le calcul du coeffcent de Spearman Les observatons pour chaque varable sont ndépendantes les unes des autres
41 Condtons d applcaton vérfées : Le nombre de couples de valeurs >10 Pas d exgence sur la normalté n sur la lnéarté On pose H 0 : ρ s = 0 c est-à-dre qu l n exste aucune corrélaton entre la talle et le pods H 1 : ρ s 0 l exste une relaton entre talle et pods
42 Talle (x) 8,9 83,4 8,4 8,1 84,8 86,7 84,0 89,0 85,0 85,4 87,7 87,7 86,4 86,4 86,9 valeurs Ordonner les valeurs de façon crossante 8,1 8,4 8,9 83, , ,4 86,4 86,4 86,7 86,9 87,7 87,7 89
43 Talle (x) 8,9 83,4 8,4 8,1 84,8 86,7 84,0 89,0 85,0 85,4 87,7 87,7 86,4 86,4 86,9 valeurs Ordonner les valeurs de façon crossante 8,1 8,4 8,9 83, , ,4 86,4 86,4 86,7 86,9 87,7 87, Affecter les rangs
44 Talle (x) 8,9 83,4 8,4 8,1 84,8 86,7 84,0 89,0 85,0 85,4 87,7 87,7 86,4 86,4 86,9 valeurs Ordonner les valeurs de façon crossante 8,1 8,4 8,9 83, , ,4 86,4 86,4 86,7 86,9 87,7 87, ,5 9, ,5 13,5 15 Affecter les rangs (8+11)/=9,5 (1+15)/=13,5
45 valeurs rangs Talle x 8,9 83,4 8,4 8,1 84,8 86,7 84,0 89,0 85,0 85,4 87,7 87,7 86,4 86,4 86,9 x ,5 13,5 9,5 9,5 1 Pods y 8,7 9, 9,5 10,1 10,4 10,5 10,8 11,0 11,5 11,6 1,4 13,6 13,8 13,9 14,6 y valeurs rangs
46 x ,5 13,5 9,5 9,5 1 y Calcul des carrés des dfférences des rangs (rang(x)-rang(y)) Rang (y) ,5,5 1,5 0,5 9 r s 6 ( x' = 1 n( n y' 1) ) r s = ( x' y' ) = 155 (6 155) 1 = 0,7 15 (15 1) s r 1 rs = n s r = (1 0,7 ) (15 ) = 0,19
47 tcalculé = t0 = 0,7 0,19 = 3,79 ddl = 15 = 13 Or t 13;5% =,160 - t 0 > t 13;5% On rejette H 0. - La valeur t 0 est encore supéreure à t 13;1% = 3,01 - On conclut donc qu l exste une lason postve sgnfcatve entre la talle et le pods des enfants de ans
48
49
50 0,7 t = t = = calculé o 0,19 3,79 On cherche la probablté α* d avor t > t calculé pour ddl = 13 (p-value : 0,001 < α* < 0,01) α* < α H 0 refusée
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 détailSTATISTIQUE 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 détailTD 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 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 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 détailFiche 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 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 détailAssurance 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 détailMontage 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 détailÉLÉMENTS 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 détailPratique 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 détailI. 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 détailLes 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 détailMÉTHODES 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 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 détailChapitre 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 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 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 détailLes 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 détailExercices d Électrocinétique
ercces d Électrocnétque Intensté et densté de courant -1.1 Vtesse des porteurs de charges : On dssout une masse m = 20g de chlorure de sodum NaCl dans un bac électrolytque de longueur l = 20cm et de secton
Plus en détailContrats 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 détailCalcul 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 détail1 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 détailCalculer 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 détailGATE 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 détailLes 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 détailBUREAU D'APPLICATION DES METHODES STATISTIQUES ET INFORMATIQUES
BUREAU DAPPLICATION DES METHODES STATISTIQUES ET INFORMATIQUES BAMSI REPRINT 04/2003 Introducton à l analyse des données Samuel AMBAPOUR BAMSSI I BAMSI B.P. 13734 Brazzavlle BAMSI REPRINT 04/2003 Introducton
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 détailIDEI 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 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 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 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 détailDES 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 détailUNE 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 détailLa 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 détailsanté Les arrêts de travail des séniors en emploi
soldarté et DOSSIERS Les arrêts de traval des sénors en emplo N 2 2007 Les sénors en emplo se dstnguent-ls de leurs cadets en termes de recours aux arrêts de traval? Les sénors ne déclarent pas plus d
Plus en détailEditions 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 détailPREMIERS 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 détailIntégration financière et croissance économique : évidence empirique dans. la région MENA
Décembre 2011 Volume 6, No.2 (pp. 115-131) Zouher Abda Revue Congolase d Econome Intégraton fnancère et crossance économque : évdence emprque dans la régon MENA Zouher ABIDA * Résumé: L objectf de cet
Plus en détail1.0 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 détailLA SURVIE DES ENTREPRISES DÉPEND-ELLE DU TERRITOIRE D'IMPLANTATION?
LA SURVIE DES ENTREPRISES DÉPEND-ELLE DU TERRITOIRE D'IMPLANTATION? Anne PERRAUD (CRÉDOC) Phlppe MOATI (CRÉDOC Unversté Pars) Nadège COUVERT (ENSAE) INTRODUCTION Au cours des dernères années, de nombreux
Plus en détailBTS 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 détailCOMPARAISON 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 détailCREATION 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 détailStéganographie Adaptative par Oracle (ASO)
Stéganographe Adaptatve par Oracle ASO Sarra Kouder, Marc Chaumont, Wllam Puech To cte ths verson: Sarra Kouder, Marc Chaumont, Wllam Puech. Stéganographe Adaptatve par Oracle ASO. CORESA 12: COmpresson
Plus en détailDynamique du point matériel
Chaptre III Dynaqe d pont atérel I Généraltés La cnéatqe a por objet l étde des oveents des corps en foncton d teps, sans tenr copte des cases q les provoqent La dynaqe est la scence q étde (o déterne)
Plus en détailDirigeant de SAS : Laisser le choix du statut social
Drgeant de SAS : Lasser le chox du statut socal Résumé de notre proposton : Ouvrr le chox du statut socal du drgeant de SAS avec 2 solutons possbles : apprécer la stuaton socale des drgeants de SAS comme
Plus en détailUNIVERSITÉ DU QUÉBEC À MONTRÉAL L ASSURANCE AUTOMOBILE AU QUÉBEC : UNE PRIME SELON LE COÛT SOCIAL MARGINAL MÉMOIRE PRÉSENTÉ COMME EXIGENCE PARTIELLE
UNIVERSITÉ DU QUÉBEC À MONTRÉAL L ASSURANCE AUTOMOBILE AU QUÉBEC : UNE PRIME SELON LE COÛT SOCIAL MARGINAL MÉMOIRE PRÉSENTÉ COMME EXIGENCE PARTIELLE DE LA MAÎTRISE EN ÉCONOMIQUE PAR ERIC LÉVESQUE JANVIER
Plus en détailSystème 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 détail1. 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 détailInterface OneNote 2013
Interface OneNote 2013 Interface OneNote 2013 Offce 2013 - Fonctons avancées Lancer OneNote 2013 À partr de l'nterface Wndows 8, utlsez une des méthodes suvantes : - Clquez sur la vgnette OneNote 2013
Plus en détailLes 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 détailPro2030 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 détailCHAPITRE 14 : RAISONNEMENT DES SYSTÈMES DE COMMANDE
HAITRE 4 : RAISONNEMENT DES SYSTÈMES DE OMMANDE RAISONNEMENT DES SYSTÈMES DE OMMANDE... 2 INTRODUTION... 22 RAELS... 22 alcul de la valeur ntale de la répone à un échelon... 22 alcul du gan tatque... 22
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 détailREPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE MINISTERE DE L ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE. MEMOIRE Présentée à
REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE MINISTERE DE L ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE MEMOIRE Présentée à L Unversté de Batna Faculté des Scences Département de Physque
Plus en détailPrêt de groupe et sanction sociale Group lending and social fine
Prêt de roupe et sancton socale Group lendn and socal fne Davd Alary Résumé Dans cet artcle, nous présentons un modèle d antsélecton sur un marché concurrentel du crédt. Nous consdérons l ntroducton de
Plus en détailINTRODUCTION. Jean-Pierre MAGNAN Chef de la section des ouvrages en terre Département des sols et fondations Laboratoire central
Etude numérque de la consoldaton undmensonnelle en tenant compte des varatons de la perméablté et de la compressblté du sol, du fluage et de la non-saturaton Jean-Perre MAGNAN Chef de la secton des ouvrages
Plus en détailDocuments de travail. «La taxe Tobin : une synthèse des travaux basés sur la théorie des jeux et l économétrie» Auteurs
Documents de traval «La taxe Tobn : une synthèse des travaux basés sur la théore des jeux et l économétre» Auteurs Francs Bsmans, Olver Damette Document de Traval n 2012-09 Jullet 2012 Faculté des scences
Plus en détailImpôt sur la fortune et investissement dans les PME Professeur Didier MAILLARD
Conservatore atonal des Arts et Méters Chare de BAQUE Document de recherche n 9 Impôt sur la fortune et nvestssement dans les PME Professeur Dder MAILLARD Avertssement ovembre 2007 La chare de Banque du
Plus en détailTerminal numérique TM 13 raccordé aux installations Integral 33
Termnal numérque TM 13 raccordé aux nstallatons Integral 33 Notce d utlsaton Vous garderez une longueur d avance. Famlarsez--vous avec votre téléphone Remarques mportantes Chaptres à lre en prorté -- Vue
Plus en détailTRAVAUX PRATIQUES SPECTRO- COLORIMETRIE
UNIVERSITE MONTPELLIER 2 Département de Physque TRAVAUX PRATIQUES DE SPECTRO- COLORIMETRIE F. GENIET 2 INTRODUCTION Cet ensegnement de travaux pratques de seconde année se propose de revor rapdement l'aspect
Plus en détailLe Prêt Efficience Fioul
Le Prêt Effcence Foul EMPRUNTEUR M. Mme CO-EMPRUNTEUR M. Mlle Mme Mlle (CONJOINT, PACSÉ, CONCUBIN ) Départ. de nass. Nature de la pèce d dentté : Natonalté : CNI Passeport Ttre de séjour N : Salaré Stuaton
Plus en détailPauvreté et fécondité au Congo
BUREAU D'APPLICATION DES METHODES STATISTIQUES ET INFORMATIQUES DT 14/2007 Pauvreté et fécondté au Congo Samuel AMBAPOUR Armel MOUSSANA HYLOD BAMSSII BAMSI B.P. 13734 Brazzavlle DT 14/2007 Pauvreté et
Plus en détailPaquets. Paquets nationaux 1. Paquets internationaux 11
Paquets Paquets natonaux 1 Paquets nternatonaux 11 Paquets natonaux Servces & optons 1 Créaton 3 1. Dmensons, pods & épasseurs 3 2. Présentaton des paquets 4 2.1. Face avant du paquet 4 2.2. Comment obtenr
Plus en détailIntegral T 3 Compact. raccordé aux installations Integral 5. Notice d utilisation
Integral T 3 Compact raccordé aux nstallatons Integral 5 Notce d utlsaton Remarques mportantes Remarques mportantes A quelle nstallaton pouvez-vous connecter votre téléphone Ce téléphone est conçu unquement
Plus en détailThermodynamique statistique Master Chimie Université d Aix-Marseille. Bogdan Kuchta
hermodynamque statstque Master Chme Unversté d Ax-Marselle Bogdan Kuchta Plan: Rappel: thermodynamque phénoménologque (dscuter l entrope, l évoluton de gaz parfat,) Premer prncpe Deuxème prncpe (transformaton
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 détailCorrections adiabatiques et nonadiabatiques dans les systèmes diatomiques par calculs ab-initio
Correctons adabatques et nonadabatques dans les systèmes datomques par calculs ab-nto Compte rendu du traval réalsé dans le cadre d un stage de quatre mos au sen du Groupe de Spectroscope Moléculare et
Plus en détailParlons. retraite. au service du «bien vieillir» L Assurance retraite. en chiffres* 639 192 retraités payés pour un montant de 4,2 milliards d euros
Édton Pays de la Lore Parlons La lettre aux retratés du régme général de la Sécurté socale 2012 retrate L Assurance retrate en chffres* 12,88 mllons de retratés 17,58 mllons de cotsants 346 000 bénéfcares
Plus en détailMODÈLE D ISING À UNE ET DEUX DIMENSIONS.
Chapter MODÈLE DISIG À UE ET DEUX DIMESIOS.. ITRODUCTIO. ous commençons, dans ce chaptre, létude dun problème de mécanque statstque de la matère condensée où leffet des nteractons est mportant. Le modèle
Plus en détailEvaluation de performances d'ethernet commuté pour des applications temps réel
Evaluaton de performances d'ethernet commuté pour des applcatons temps réel Ans Koubâa, Ye-Qong Song LORIA-INRIA-INPL, Avenue de la Forêt de Haye - 5456 Vandoeuvre - France Emal : akoubaa@lorafr, song@lorafr
Plus en détailCONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS
ONSEVAOIE NAIONAL DES AS E MEIES ELEONIQUE ANALOGIQUE PH / ELE 4 / DU GEII ere année ------------------------- ------------------------- Dder LE UYE / Perre POVEN Janer ABLE DES MAIEES APPELS D ELEOINEIQUE...5.
Plus en détailRéseau RRFR pour la surveillance dynamique : application en e-maintenance.
Réseau RRFR pour la survellance dynamue : applcaton en e-mantenance. RYAD ZEMOURI, DANIEL RACOCEANU, NOUREDDINE ZERHOUNI Laboratore Unverstare de Recherche en Producton Automatsée (LURPA) 6, avenue du
Plus en détailAfflux de capitaux, taux de change réel et développement financier : évidence empirique pour les pays du Maghreb
Global Journal of Management and Busness Research Volume Issue Verson.0 November 20 Type: Double Blnd Peer Revewed Internatonal Research Journal Publsher: Global Journals Inc. (USA) Onlne ISSN: 2249-4588
Plus en détailProjet de fin d études
Unversté Franços Rabelas Tours Ecole Polytechnque Unverstare de Tours Département Informatque Projet de fn d études Ordonnancement Juste à Temps avec geston des stocks Chopn Antone Mrault Arnaud 3ème année
Plus en détailL enseignement virtuel dans une économie émergente : perception des étudiants et perspectives d avenir
L ensegnement vrtuel dans une économe émergente : percepton des étudants et perspectves d avenr Hatem Dellag Laboratore d Econome et de Fnances applquées Faculté des scences économques et de geston de
Plus en détailPage 5 TABLE DES MATIÈRES
Page 5 TABLE DES MATIÈRES CHAPITRE I LES POURCENTAGES 1. LES OBJECTIFS 12 2. LES DÉFINITIONS 14 1. La varaton absolue d'une grandeur 2. La varaton moyenne d'une grandeur (par unté de temps) 3. Le coeffcent
Plus en détailLa théorie classique de l information. 1 ère partie : le point de vue de Kolmogorov.
La théore classque de l nformaton. ère parte : le pont de vue de Kolmogorov. La sute de caractères comme outl de descrpton des systèmes. La scence peut être vue comme l art de compresser les données quelles
Plus en détailVIELLE Marc. CEA-IDEI Janvier 1998. 1 La nomenclature retenue 3. 2 Vue d ensemble du modèle 4
GEMINI-E3 XL France Un outl destné à l étude des mpacts ndustrels de poltques énergétques et envronnementales VIELLE Marc CEA-IDEI Janver 1998 I LA STRUCTURE DU MODELE GEMINI-E3 XL FRANCE 3 1 La nomenclature
Plus en détailRelation entre deux variables : estimation de la corrélation linéaire
CHAPITRE 3 Relation entre deux variables : estimation de la corrélation linéaire Parmi les analyses statistiques descriptives, l une d entre elles est particulièrement utilisée pour mettre en évidence
Plus en détailVersion provisoire Ne pas citer sans l accord des auteurs
Verson provsore Ne pas cter sans l accord des auteurs Les détermnants du beson d ade non satsfat des personnes âgées vvant à domcle : un modèle probt bvaré avec sélecton d échantllon Bérengère Davn 1,2,
Plus en détailChapitre 3. Les distributions à deux variables
Chapitre 3. Les distributions à deux variables Jean-François Coeurjolly http://www-ljk.imag.fr/membres/jean-francois.coeurjolly/ Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Grenoble University 1 Distributions conditionnelles
Plus en détailhal-00409942, version 1-14 Aug 2009
Manuscrt auteur, publé dans "MOSIM' 008, Pars : France (008)" 7 e Conférence Francophone de MOdélsaton et SIMulaton - MOSIM 08 - du mars au avrl 008 - Pars - France «Modélsaton, Optmsaton et Smulaton des
Plus en détailPerformances de la classification par les Séparateurs à Vaste Marge (SVM): application au diagnostic vibratoire automatisé
4th Internatonal Conference on Coputer Integrated Manufacturng CIP 2007 03-04 Noveber 2007 Perforances de la classfcaton par les Séparateurs à Vaste Marge (SVM): applcaton au dagnostc vbratore autoatsé
Plus en détailCHAPITRE DEUX : FORMALISME GEOMETRIQUE
CHPITRE DEUX FORMLISME GEOMETRIQUE. CHPITRE DEUX : FORMLISME GEOMETRIQUE verson.3, -8 I. GEOMETRIE DNS L ESPCE-TEMPS ) Prncpe de relatvté Le prncpe de relatvté peut s exprmer ans : toutes les los physques
Plus en détailTABLE DES MATIERES CONTROLE D INTEGRITE AU SEIN DE LA RECHERCHE LOCALE DE LA POLICE LOCALE DE BRUXELLES-CAPITALE/IXELLES (DEUXIEME DISTRICT) 1
TABLE DES MATIERES CONTROLE D INTEGRITE AU SEIN DE LA RECHERCHE LOCALE DE LA POLICE LOCALE DE BRUXELLES-CAPITALE/IXELLES (DEUXIEME DISTRICT) 1 1. PROBLEMATIQUE 1 2. MISSION 1 3. ACTES D ENQUETE 2 4. ANALYSE
Plus en détailTHESE. Khalid LEKOUCH
N d ordre : /2012 THESE Présentée à la FACULTE DES SCIENCES D AGADIR En vue de l obtenton du GRADE DE DOCTEUR EN PHYSIQUE (Spécalté : Energétque, Thermque et Métrologe) Par Khald LEKOUCH MODELISATION ET
Plus en détailBe inspired. Numéro Vert. Via Caracciolo 20 20155 Milano tel. +39 02 365 22 990 fax +39 02 365 22 991
Ggaset SX353 / französsch / A31008-X353-P100-1-7719 / cover_0_hedelberg.fm / 03.12.2003 s Be nspred www.onedrect.fr www.onedrect.es www.onedrect.t www.onedrect.pt 0 800 72 4000 902 30 32 32 02 365 22 990
Plus en détailEH 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 détailStatistiques à deux variables
Statistiques à deux variables Table des matières I Position du problème. Vocabulaire 2 I.1 Nuage de points........................................... 2 I.2 Le problème de l ajustement.....................................
Plus en détailRAPPORT DE STAGE. Approcher la frontière d'une sous-partie de l'espace ainsi que la distance à cette frontière. Sujet : Master II : SIAD
UFR SCIENCES ET TECHNOLOGIES DEPARTEMENT DE MATHEMATIQUES ET INFORMATIQUE 63 177 AUBIERE CEDEX Année 2008-2009 Master II : SIAD RAPPORT DE STAGE Sujet : Approcher la frontère d'une sous-parte de l'espace
Plus en détailACTE DE PRÊT HYPOTHÉCAIRE
- 1 - ACTE DE PRÊT HYPOTHÉCAIRE 5453F QC FR-2010/01 Taux fxe Le. Devant M e, notare soussgné pour la provnce de Québec, exerçant à. ONT COMPARU : ET : (C-après parfos appelé dans le présent Acte l «emprunteur»
Plus en détailDOIT-ON UTILISER LA STANDARDISATION DIRECTE OU INDIRECTE DANS L ANALYSE DE
DOIT-ON UTILISE LA STANDADISATION DIECTE OU INDIECTE DANS L ANALYSE DE LA MOTALITÉ À L ÉCHELLE DES PETITES UNITÉS GÉOGAPHIQUES? DIECTION PLANIFICATION, ECHECHE ET INNOVATION UNITÉ ÉTUDES ET ANALYSES DE
Plus en détailESTIMATION DES TITRES VIRAUX : UNE PROGRAMMATION PRATIQUE ET FIABLE SUR CALCULATRICE DE POCHE, ET ACCESSIBLE PAR l INTERNET
ESTIMATIO DES TITRES VIRAUX : UE PROGRAMMATIO PRATIQUE ET FIABLE SUR CALCULATRICE DE POCHE, ET ACCESSIBLE PAR l ITERET Jocelyne Husson van Vlet et Ph. Roussel Insttut de la Santé Publque, Brussels, Belgum,
Plus en détailUne analyse économique et expérimentale de la fraude à l assurance et de l audit
Une analyse économque et expérmentale de la fraude à l assurance et de l audt Sameh Borg To cte ths verson: Sameh Borg. Une analyse économque et expérmentale de la fraude à l assurance et de l audt. Economes
Plus en détailEn vue de l'obtention du. Présentée et soutenue par Elayeb Bilel Le 26 juin 2009
THÈSE En vue de l'obtenton du DOCTORAT DE L UNIVERSITÉ DE TOULOUSE Délvré par Insttut Natonal Polytechnque de Toulouse (INPT) Dscplne ou spécalté : Informatque Présentée et soutenue par Elayeb Blel Le
Plus en détailPrise en compte des politiques de transport dans le choix des fournisseurs
INSTITUT NATIONAL POLYTECHNIQUE DE GRENOBLE N attrbué par la bblothèque THÈSE Pour obtenr le grade de DOCTEUR DE L I.N.P.G. Spécalté : Géne Industrel Préparée au Laboratore d Automatque de Grenoble Dans
Plus en détailTABLEAU DE BORD DE L ÉVOLUTION DES EFFECTIFS D ÉLÈVES DE L ENSEIGNEMENT PRIMAIRE PUBLIC À UN NIVEAU LOCAL. Choisir une commune
Servce de la recherche en éducaton / DIP, Genève - Prévsons localsées d effectfs de l ensegnement prmare TABLEAU DE BORD DE L ÉVOLUTION DES EFFECTIFS D ÉLÈVES DE L ENSEIGNEMENT PRIMAIRE PUBLIC À UN NIVEAU
Plus en détailAnalyse de sensibilité des modèles de simulation. Samuel Buis UMR 1114 EMMAH 84914 Avignon
Analyse de sensblté des modèles de smulaton Samuel Bus UMR 1114 EMMAH 84914 Avgnon Formaton Modélsaton ECCORE, 26 octobre 2014 Plan Introducton des concepts Quelques eemples de méthodes L analyse de sensblté
Plus en détail