Matrice orthogonale

d’internautes connectés simultanément. On cherche à estimer la durée de chargement en fonction du nombre de personnes connectées simultanément. Deux fonctions sont proposées pour modéliser cette situation. PARTIE A : Modèle exponentiel Dans le repère orthogonal ci-dessous, on a tracé la courbe représentative d’une fonction f qui modélise la situation précédente. On note x le nombre, exprimé en millier, d’internautes connectés simultanément et f (x) la durée de chargement exprimée en seconde. Amérique

une méthode de la famille de l’analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée. Objet de la méthode : La méthode a pour objet de décrire les données contenues dans un tableau d'individus et de caractères. Ce tableau s'appelle matrice des données. Il se compose : - de lignes d'individus : des personnes, des entreprises, des journaux, etc., - de colonnes de variables : quantitatives (âge, taille, nombre d'employés, etc.). Pour obtenir une meilleur représentation des données, on

identiquement nulles ; dans ce cas, le voile est un voile mince sans flexion, ou membrane. 1.2 État de contrainte d’un voile mince fléchi (coque) 1.2.1 État de contrainte en coordonnées curvilignes orthogonales Définissons sur la surface moyenne Σ un système de coordonnées curvilignes orthogonales (u1, u 2 ). En un point A de Σ passent deux lignes coordonnées (C 1) et (C 2) dont les courbures normales en A sont 1/r1 et 1/r2 . Le repère orthonormé Axyz est constitué par les tangentes Ax et Ay aux

en bloc : ……………………………………………………………………………………..09 4-code cyclique :………………………………………………………………………………….…10 5-code de répétition :………………………………………….…………………….……………11 6-distance minimale :………………………………………..…………………………………. 11 7-matrice génératrice :………………………………………..………………………………. 12 8-matrice de contrôle :…………………………………………………………….……….……12 9-syndrome……………………………………………………….…………………….…………… 12 10-classification de la problématique :………………………………….….……..……13 CHAPITRE II . code de Hamming :…………………………………….……….……… 14

. . . . . . . 2 Un tableau orthogonal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Les stimuli expérimentaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Collecte et analyse des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Partie I: Guide de l'utilisateur 2 Génération d’un plan orthogonal 5 Définition des valeurs

les éléments d'un vecteur k qui définissent une combinaison linéaire des variables X et Y. Ces exigences géométriques peuvent être avantageusement traitées à la manière de l'extraction des composantes principales, car des fonctions discriminantes orthogonales successives s'apparentent à ces composantes. On comprend alors que le nombre possible de ces fonctions soit limité par le nombre de variables et aussi par le nombre de groupes: ce qui est dans le sens d'une interprétation plus aisée de la discrimination

croissante sur les intervalles [−3 ; −1] et [2 ; +∞[ et décroissante sur l’intervalle [−1 ; 2]. On note f ′ sa fonction dérivée sur l’intervalle [−3 ; +∞[. La courbe Γ représentative de la fonction f est tracée ci-dessous dans un repère → → − − orthogonal O, ı ,  . Elle passe par le point A(−3 ; 0) et admet pour asymptote la droite ∆ d’équation y = 2x − 5. 15 14 13 12 11 10 14 y 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Γ ∆ 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 x A −3 -3 −2 -2 -1 −1−1 −2 −3 −4 −5

. . . . . . . Deux variables quantitatives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Une variable quantitative et une qualitative . . . . . . . . . . . . . . . . Deux variables qualitatives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Matrices des covariances et des corr´ lations . . . . . . . . . . . . . . . . e Tableaux de nuages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Liaison entre variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Vers le

salaire met en relief l'existence d'une liaison statistique entre ces variables. Pour préciser la forme de cette liaison, on trace et on détermine la courbe de régression. Mais pour mesurer son intensité, il faut calculer le rapport de corrélation (matrice de corrélation). A/ Ecriture du modèle économétrique linéaire - Considérons (n+1) variables dans le temps, l'une notée y et les autres xi (i = 1, 2,…..,n). Ces grandeurs peuvent être des évènements, des 9 indicateurs économiques, sociaux, etc. -

et dilatation de l'ondelette mère. La transformée en ondelette correspond à une analyse multi-échelle de l’image. A chaque niveau d'analyse, les dimensions géométriques de l’image sont réduites dans un rapport de deux par un ensemble de filtres orthogonaux dont les caractéristiques sont imposées par la famille d’ondelette utilisée. Le résultat de l'analyse est composé de 4 imagettes : l’une représente la réduction de l’image source (image "approximation"), les 3 autres contiennent les informations