Moment quadratique

présenter 4 limites à l’optimisation de portefeuille suivant Markowitz qui nous semblent essentielles :  La première concerne la modélisation statistique sous-jacente à l’optimisation moyenne-variance: effectivement, réduire les actifs à leurs moments d’ordre 1 (moyenne) et 2 (variance) revient à modéliser les actifs du portefeuille optimal par une loi gaussienne. Or certains actifs ne sont pas gaussiens et peuvent avoir des profils de distribution très différents : l’optimisation de Markowitz

est réaffirmée. Pour pratiquer une démarche expérimentale autonome et raisonnée, les élèves doivent posséder de solides connaissances et savoir-faire dans le domaine des mesures et des incertitudes : celles-ci interviennent aussi bien en amont au moment de l’analyse du protocole, du choix des instruments de mesure…, qu’en aval lors de la validation et de l’analyse critique des résultats obtenus. © Ministère de l’enseignement supérieur et de la recherche, 2013 http://www.enseignementsup-recherche

. . . . . . 2 Esp´rance math´matique et moments e e e 2.1 Introduction et d´finition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Esp´rance d’une fonction d’une variable al´atoire . . . . . . . . e e 2.3 Lin´arit´ de l’op´rateur E(.), moments, variance . . . . . . . . e e e 2.4 Tirage al´atoire dans une population finie : distribution empie rique et distribution probabiliste . . . . . . . . . . . . . . . . . e e 2.5 Fonction g´n´ratrice des moments . . . . . . . . . . . . . . . . 2.6 Formules

a une compression centrée (N>0 et Mz=0). Le béton résistant très bien à la compression, il serait théoriquement inutile de placer des armatures, mais les charges transmises au poteau ne sont jamais parfaitement centrées (imperfection d’exécution, moments transmis par les poutres, dissymétrie du chargement). Pour ces raisons, on introduit des armatures longitudinales Le risque de flambement des armatures longitudinales conduit à placer des armatures transversales (cadres, étriers ou épingles) Pour

64 7 B´ton Arm´ IUP GCI3 - Option OS - 2004/05 e e Poutres et Planchers continus L’objectif de cette partie est de pr´senter les m´thodes de calcul des sollicitations e e (moment fl´chissant et effort tranchant) dans les poutres et planchers continus. e Comme nous le verrons, ces m´thodes sont adapt´es au mat´riau b´ton arm´ e e e e e puisqu’elles prennent en compte les capacit´s d’adaptation et le ph´nom`ne e e e d’amortissement du b´ton arm´. e e 7.1 7.1.1 Particularit´s

longueur d’onde λ et faible k . Toutefois, l’on perd alors la r´esolution sur la position de l’´electron lorsqu’il diffuse un photon, ceci `a cause de la diffraction. Si l’on augmente progressivement λ , l’interf´erence `a l’´ecran r´eapparaˆıt au moment pr´ecis o` u il devient impossible de d´eterminer si l’´electron qui diffuse un photon se trouve pr`es de la fente 1 ou de la fente 2. Si nous nous posons la question de savoir jusqu’`a quel point nous pouvons penser `a l’´electron au niveau des fentes

𝝈𝟐) X est une variable aléatoire continue qui suit la loi normale si X est déduite de Y∼N(0 ; 1) par la transformation linéaire suivante : X = a + b Y avec a ∈ ℝ et b ∈ ℝ∗. Définition: Pr. Abdessamad OUCHEN, ENCG Fès, USMBA Fès 14 Moments : E(X) = a et V(X) = b2 On pose : 𝑎 = 𝜇 et 𝑏2 = 𝜎2. Donc : X = 𝜇 + σ Y où E(X) = 𝜇 et V(X) = σ2 On écrit X∼N(𝜇 ; σ2). Pr. Abdessamad OUCHEN, ENCG Fès, USMBA Fès 15 Densité

´quation semble d´crire correctement la e e mani`re dont une variable ´volue d’une p´riode ` l’autre, en fonction de e e e a l’´volution temporelle de certaines variables explicatives, elle peut ˆtre vue e e comme une relation stable et valable ` tout moment. Ses coefficients ne a sont pas indic´s par le temps. On les suppose constants dans le temps. e C’est une hypoth`se forte, mais dans la mesure o` la th´orie ´conomique a e u e e une quelconque validit´ pour expliquer les ph´nom`nes ´conomiques, on e

Predictive Coding) Le Codage Prédictif Linéaire est une technique efficace, souvent utilisée dans plusieurs applications de synthèse, de reconnaissance ou de codage de la parole. L’idée principale de cette méthode est d’approximer l’échantillon au moment n (dénoté par s(n)) par une combinaison linéaire des p autres échantillons précédents. Mathématiquement, la prédiction peut être décrite comme la relation suivante : s(n) ≈ a1s(n −1) + a2s(n − 2) + … + aps(n − p) (1.10) où les coefficients ai sont

une fonction qui minimise la probabilité d’erreur 0 if y=y* D(y,y*)= 1 if y [pic]y* Régression, approximation de fonctions : La réponse est réelle les fonctions sont dans L2 et l’on calcule l’erreur quadratique Parmi les fonctions potentielles, on cherche celle qui est la plus proche, au sens de la métrique de R 2 de la fonction à approcher. D (y,y*) = (y-y*)2 Estimation d’une densité de probabilité : Les fonctions sont des densités de probabilité