Matrice d'une application linéaire

.................................. - 34 I.1.4 Estimation des corrélations entre rendements actifs :............................ - 35 I.2 Mise en œuvre de la méthodologie : ............................................................. - 36 I.2.1 Matrice de transition : ............................................................................... - 36 I.2.2 Rendements de transition : ....................................................................... - 37 I.3 Modélisation des corrélations entre

de la décomposition de l'effet-prix (première partie), puis à la détermination de deux types d'indicateurs, essentiels en économie : des élasticités et des indices (deuxième partie). Notre présentation de ces notions importantes s'appuie sur une application très simple. DONNÉES DE L'APPLICATION : • Soit un consommateur et deux biens X et Y. • Fonction d'utilité du consommateur : U = x + y + xy, avec x la quantité du bien X et y la quantité du bien Y => courbes d'indifférence d'équation : y = (U

tableau des données ou encore la matrice X peut être analysée à travers ses lignes (les individus) ou à travers ses colonnes (les variables). →Etude des individus: On cherche alors à répondre à des questions du type suivant : • quels sont les individus qui se ressemblent ? Quels sont ceux qui diffèrent ? • Plus généralement, on souhaite décrire la variabilité des individus. Pour cela, on cherche à mettre en évidence des groupes homogènes d’individus dans le cadre d’une typologie des individus =>

Statistiques et probabilités Les statistiques et les probabilités occupent une place importante dans l’enseignement de certaines classes préparatoires. Les principales fonctions nécessaires pour travailler dans ce domaine se trouvent dans les applications Calculs et Tableur & listes. L’application Données & statistiques permet d’effectuer des représentations graphiques de données statistiques, l’application Graphiques & géométrie ne permettant que la représentation de nuages de points. Des fonctions

n−1 = i n−1 , . . . , X 1 = i 1 , X 0 = i 0 ) = P(X n+2 = k | X n+1 = j ) P(X n+1 = j | X n = i ) = P(X 2 = k, X 1 = j | X 0 = i ). () Exemples : vérifier dans chacun des exemples suivants que X n est une chaîne de Markov homogène et préciser sa matrice de transition. ) Promenades aléatoires : soit (Yn )n∈N∗ une suite de variables aléatoires indépendantes et de même loi à valeurs dans Z (ou Zd ), soit X 0 une variable aléatoire à valeurs dans Z (ou Zd ), indépendante des (Yn ), on pose X n = X 0

larbirim@gmail.com Année universitaire : 2009 - 2010 Plan du cours  Introduction  Partie    à la recherche opérationnelle 1 : Programmation Linéaire Chapitre 1 : Introduction à la programmation linéaire Chapitre 2 : Résolution d’un programme linéaire : méthode de simplexe Chapitre 3 : Dualité et analyse de sensibilité dans la programmation linéaire Plan du cours  Partie    2 : Graphes Chapitre 1 : Notions fondamentales sur les graphes Chapitre 2 : Problème du plus court chemin Chapitre

Analyse des données. CHAPITRE 1. REGRESSION ET CORRELATION 1.1. INTRODUCTION. En analyse de régression, on cherche à expliquer une variable métrique Y qui dépend d’une ou de plusieurs variables explicatives métriques X1, X2,..., Xp. A cette fin, un modèle mathématique peut représenter convenablement la relation entre Y et les Xi, ce modèle servira aussi pour faire des prévisions. Y = f ( X1, X2,..., Xp ) La variable Y s’appelle la variable expliquée, dépendante, endogène, tandis que les X1

prise des décisions. Plus techniquement, la recherche opérationnelle concourt à déterminer ‘n’ valeurs en prenant l’ensemble des contraintes d’un problème et la fonction économique, à optimiser, en question pour une solution meilleure dans Rn. D’une manière générale, les modèles de transport intéressent un très grand nombre de problèmes de gestion parmi lesquels se trouvent évidemment les opérations de transport. Le problème de transport consiste à acheminer un produit/individu de son origine

80-615-91 - Classification automatique : modèles, algorithmes et applications http://zonecours.hec.ca/af1CodexImp.txp?instId=H2011-1-2545330&lang=fr 0 Il existe des informations réservées. 80-615-91 -Classification automatique : modèles, algorithmes et applications MAINTENANCE: Hiver 2011 : J01 Hansen,Pierre ZoneCours sera Présentation non disponible les samedis de 1h à 6h du matin. Objectifs Merci de votre collaboration. L'exploitation des données (data mining) a pour but d'extraire

classes ou plus) [Burges, 1998] ou en régression [Smola et al., 1998]. De telles méthodes permettent généralement de s’affranchir de contraintes statistiques sur les données étudiées comme la normalité de la distribution. De plus, elles sont non linéaires ce qui leur donne un pouvoir de généralisation supérieure dans certains cas, aux méthodes de régressions plus classiques. Dans ce chapitre, nous présenterons tout d’abord une théorie de la classification avec les SVM puis les résultats de l’utilisation