Linéaire B

dernière mise à jour de ce document Lien vers les exercices de ce chapitre Chapitre 17 Matrices et applications linéaires Sommaire 17.1 Matrices et applications linéaires . . . . . . . . . . . . . . . 17.1.1 Matrice d’une famille de vecteurs dans une base . . . . . . 17.1.2 Matrice d’une appn linéaire dans un couple de bases . . . . 17.1.3 Coordonnées de l’image d’un vecteur par une appn linéaire 17.1.4 Propriétés opératoires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17.2 Changements de bases . . . .

autour de cette problématique. Il s’agit en effet d’une question de santé publique. C’est également un intérêt personnel, qui nous a poussé à faire ce sujet. Etant tous trois fumeurs, il nous parait intéressant de connaitre la consommation des autres. B. LES QUESTIONS SOULEVEES Grâce à nos recherches nous cherchons à comprendre les habitudes de consommation des fumeurs. Nous voulons plus particulièrement déterminer si la consommation hebdomadaire de cigarette dépend de l’âge du fumeur. II) L’ECHANTILLON

Christian JUTTEN Systèmes asservis non linéaires Université Joseph Fourier - Polytech’ Grenoble Cours de troisième année du département 3i Options Automatique Août 2006 1 Table des matières 1 Introduction 1.1 Limitations des méthodes linéaires . . . . . . . . . . . . 1.2 Systèmes non linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Non-linéarités dans les systèmes asservis . . . . . . . . . 1.4 Systèmes asservis possédant un seul élément non linéaire 1.5 Exemples de réduction . . . . . .

ayant fait appel à l’analyse par régression linéaire multiple selon différentes logiques a priori éloignées les unes des autres. Nous verrons successivement comment la méthode des régressions linéaires multiples permet : d’analyser les liens entre une variable dépendante quantitative à expliquer et plusieurs variables quantitatives explicatives indépendantes comme on l’admet généralement ; de déterminer les équations d’un ajustement polynomial non-linéaire pour l’analyse des liens entre deux variables

Les formules XIX- Les sorties XX- Les fonctions génériques XVII- Généralités Fonctions d’analyse statistique disponibles Package « stats » : contient les fonctions d'analyse statistique classiques (tests d’hypothèses classiques, modèles linéaires, distributions, résumés statistiques, séries temporelles, analyses multivariées). Il est chargé au démarrage. Accessibles avec library(help="stats") Packages spécifiques : d'autres packages de méthodes statistiques sont disponibles, distribués

facteurs 22 9.1. Première méthode : le menu ANOVA - Factorielle 23 9.2. Deuxième méthode : le module "Modèle linéaire général" 24 9.3. Exercice 24 10. Traitement d'un plan S*B. Plan à mesures partiellement répétées 25 10.1. Première méthode : données saisies "par sujet" 25 10.2. Deuxième méthode : données "par observation" 27 10.3. Troisième méthode : le module "Modèle linéaire général" 28 10.3.1 Données saisies "par observation" 28 10.3.2 Données saisies "par sujet" 30 10

Elhattab (ENCG) Matrices 2013 - 2014 1 / 12 Sommaire 1 Définition et notations 2 Opérations sur les matrices 3 Déterminant d’une matrice 4 Calcul de l’inverse d’une matrice 5 Résoulution d’un système d’équations linéaires : Pivot de Gauss I. Elhattab (ENCG) Matrices 2013 - 2014 2 / 12 Définition et notations Définition et notations I. Elhattab (ENCG) Matrices 2013 - 2014 3 / 12 Définition et notations Définition Une matrice à n

Table des matières 1 La régression linéaire 1.1 Le principe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Interprétation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Régression linéaire simple . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Regression linèaire multiple . . . . . . . . . . . 1.3 Mesure (descriptive) de la qualité de l’ajustement linéaire 1.3.1 Trois concepts différents de la variation de y . . 1.3.2 Mesure de la qualité de l’ajustement linéaire . . 1.4 Une illustration . . . . . .

injective ⇔ Ker f = {0} VII. Projecteurs, Sym´tries, et Affinit´s e e 1. Projecteurs a. D´finition e b. p ∈ L(E), p ◦ p = p c. p est un projecteur ⇔ p ◦ p = p 2. Sym´tries e a. D´finition e b. S ∈ GL(E), S ◦ S = Id c. S est une sym´trie ⇔ S ◦ S = IdE e 3. Affinit´s e a. D´finition e b. f ∈ GL(E) VIII. Translations. Sous espaces affines 1. Translation d’un K-ev 2. Sous-espace affine d’un K-ev. a. D´finition e b. Intersection de deux sea c. Parall´lisme e Questions de cours : 1. Projecteur : D´finition. Preuve

La première estime que la décision est un choix rationnel de type optimisateur. Cette approche s'illustre par le courant de la recherche opérationnelle. La programmation linéaire, en particulier, formalise la décision comme étant le fait de maximiser ou de minimiser une fonction objectif dans le respect d'une série de contraintes. Exemple : déterminer les quantités à produire, en maximisant le volume produit, sous des contraintes de coût et de disponibilité des matières premières. Dans ce cadre,