Linéaire B

introuvable - il n'y a aucun regard de face, les yeux sont blancs, vides, révulsés - au premier plan, des hommes - au deuxième plan, des femmes avec leurs bébés dans les bras - des couleurs uniformes, ternes, grises - en bas à droite un container de Zyklon B; en haut au centre une lumière artificielle Ce que l'on ressent : Sensation d'étouffement, de désordre, de multitude, de peur Ce que David Olère montre : l'assassinat en masse de civils sous-alimentés, maltraités, déshumanisés, exploités dans les différents

d’antigène et ne sont actifs que contre lui -> on les appelle molécules de l’immunité adaptative car apparition après contamination. B – Origine des anticorps : Les anticorps sont sécrétés par les plasmocytes, C caractérisées par un réticulum endoplasmique très dense -> ce qui permet de sécréter bcp d’anticorps. 1/ Origine des plasmocytes : les lymphocytes B : Lymphocytes B : fabriqués par la moelle osseuse où ils subissent une maturation (qui doit être effectuée avant qu’ils soient libérés ds le sang)

spectre de 5 bit/s/Hz pour le sens descendant et 2,5 bit/s/Hz pour le sens montant. 1.1.3 Entité eNodeB L’eNodeB est responsable de la transmission et de la réception radio avec l’UE. A la différence de l’UTRAN 3G où sont présentes les entités Node B et RNC, l’architecture EUTRAN ne présente que des eNodeB. Les fonctions supportées par le RNC ont été réparties entre l’eNodeB et les entités du réseau cœur MME/Serving GW. L’eNodeB dispose d’une interface S1 avec le réseau cœur. L’interface S1 consiste

lymphocytes Juillet 2014 Notre vidéo Globules blancs Rôles Les 3 types de globules blancs Nombre de globules blancs dans l'organisme Polynucléaires Polynucléaires neutrophiles Polynucléaires éosinophiles Polynucléaires basophiles Lymphocytes Lymphocytes B Lymphocytes T Augmentation des lymphocytes : Lymphocytose Monocytes Notre vidéo Les précisions du docteur Pierrick Hordé VIDEO Globules blancs Les globules blancs,appelés également leucocytes, sont des cellules sanguines produites par la moelle osseuse

Analyses statistiques multivari´es e B´atrice de Tili`re e e 23 novembre 2009 ii Table des mati`res e 1 La Statistique 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 G´n´ralit´s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e e Un peu de vocabulaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Collecte de donn´es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e Deux directions en statistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Statistique univari´e

2007 PSI 2) = 1 et n(n−1) 2 n(n+1) 2 (n+1)(n+2) 2 0 −1 −2n 1 = 1 n n2 + n 2 0 1 2n + 2 =− L1 ← L1 − L2 L3 ← L3 − L2 on développe par rapport à la première colonne 1 −1 −2n = 1. 2 1 2n + 2 Ainsi dn = dn−1 = dn−2 = 1 . b. Les anciens coefficients de Li sont les ai,j , 1 j n − p + 1. Les nouveaux coefficients de Li sont les bi,j = ai,j −ai−1,j : pour j = 1, ai,1 −ai−1,1 = 1−1 = 0, et pour j ∈ 2, n−p+1 , bi,j = p+i+j−2 p+i+j−3 − p+i−1 p+i−2 = p+i+j−3 p+i−1

La régression linéaire Objectif : On souhaite expliquer une variable par d’autres vriables en cherchant un modèle entre la variable expliquée et la ou les variables explicatives. Exemple. On considère le nombre d’articles d’un produit vendus par une entreprise au cours des 5 dernières années. Année 2005 2006 200 2007 2008 Vente (milliers) 14 16 20 21 24 1. Nuage statistique. vente d'un produit ( milliers ) Vente 30 20 10 0 2003 2004 2005 2006 2007

chapitre, on va essayer de répondre à un ensemble de questions Econométrie ? Modèle ? Les principes de base d'une régression linéaire ? Les méthodes mathématiques appliquées dans une régression linéaire des données statistiques ? Comment juger statistiquement la fiabilité d'un modèle économétrique ? Comment interpréter les résultats et les indicateurs d'une régression linéaire ? Logiciels utilisés par les statisticiens ? Précision: L'économétrie c'est la mesure statistique des grandeurs de l'économie

Le calcul matriciel Dans tout ce cours, - K désigne ou . - i,j = 1 si i = j ou 0 si i ≠ j (symbole de Kronecker) I) Espaces vectoriels Mn,p(K) 1) Rappel • A = (ai , j )1 ≤ i ≤ n , 1 ≤ j ≤ p B = (bi , j )1 ≤ i ≤ n , 1 ≤ j ≤ p A + B = (ai , j ) + (bi , j )1 ≤ i ≤ n , 1 ≤ λ A = (λ ai , j )1 ≤ i ≤ n , 1 ≤ j ≤ p j ≤ p 2) Matrices particulières • Une matrice carrée de format (n,n) est notée : Mn(K) • La matrice nulle de format (n,p) est notée : 0(n,p) = (ai,j) avec ai,j = 0 pour tout

(SPSS) Introduction La régression linéaire est sans aucun doute la méthode statistique la plus utilisée. On distingue habituellement la régression simple (une seule variable explicative) de la régression multiple (plusieurs variables explicatives) bien que le cadre conceptuel et les méthodes de calculs soient identiques. Le principe de la régression linéaire est de modéliser une variable dépendante quantitative Y, au travers d'une combinaison linéaire de p variables explicatives quantitatives