Moment quadratique

fréquence cumulées et interpréter la valeur correspondante ; • Calculer une médiane ou un quartile par interpolation linéaire • Calculer et interpréter une moyenne arithmétique simple et une moyenne arithmétique pondérée ; • Calculer une moyenne quadratique, une moyenne harmonique et une moyenne géométrique. a Le mode (Mo) Le mode Mo d’une distribution statistique représente la valeur de la variable pour laquelle la fréquence relative est la plus élevée ; c’est la valeur qu’on rencontre le plus

Gauss et on évitera toute dérive calculatoire. - Formulation locale des lois de l'électrostatique. b) Aspect énergétique - Energie potentielle d'une charge dans un champ électrostatique extérieur. c) Dipôle électrostatique - Dipôle électrostatique : moment dipolaire électrique ; actions subies par le dipôle dans un champ électrique uniforme. d) Les condensateurs - Conducteur en équilibre électrostatique, propriétés de l'état d'équilibre, théorème de Coulomb. - Le condensateur : système de deux conducteurs

La fonction d’utilité quadratique Elle est définie par : pour les niveaux de richesse inférieurs à Son coefficient d’aversion absolue pour le risque est croissant avec le niveau de la richesse et correspond à: L’aversion relative est une fonction croissante de la richesse Microéconomie des marchés financiers Définition de la rentabilité • La rentabilité d’un placement est le taux de l’accroissement de la mise de l’investisseur entre le moment initial et le moment final de chaque période

être calculées pour donné. Par exemple, pour le plan complètement randomisé, un type de plan on a : D’où le calcul de : par en du théorème des application probabilités composées, etc. Ceci permet le calcul des moments de variables aléatoires qui fonction de s’expriment 8 ii . V - DEPOUILLEMENT A - Plans complètement Traitements Plots MATHEMATIQUE DES PLANS ENVISAGES EN I randomisés repérés j (j=1, 2.... t) repérés i (i=1, 2

nombreuses boules de différents diamètres, de différentes hauteurs, de différentes masse et pourquoi pas avec un vent de coté, le tout soupoudré de simulations numériques et là vous serez capable de préciser si les frottements sont linéaires ou quadratiques et les comparer avec la théorie. Cette deuxième approche, longue, laborieuse, est autrement plus intéressante. Cet exemple fait comprendre la raison pour laquelle il est important que le sujet soit plaisant : parce qu’il va être décortiqué sous

surprises et ne sont donc pas persistantes. - La courbe d’offre est une courbe de Phillips avec anticipations rationnelles à la Lucas (1972) ; on suppose en effet que les contrats salariaux sont négociés en termes nominaux, une période à l’avance. Au moment où les contrats sont signés, les salariés négocient donc le salaire en fonction de leurs anticipations d’inflation pour le futur. - Ces théories considèrent qu’il existe un arbitrage entre les bénéfices et les coûts de l’inflation. Les bénéfices de

. . . . . . . . . . . . . . . 54 A.1 Rappels sur les notions de convergence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 A.1.1 Convergence en probabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 A.1.2 Convergence en moyenne quadratique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 A.1.3 Convergence en loi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 Econométrie des Variables Qualitatives. Cours C. Hurlin 2 Maîtrise d’Econométrie Université d’Orléans

A- Variable qualitative B- Variable quantitative 1) Variable discrète 2) Variable classée IVCaractéristiques de tendance centrale et de position : A- Mode B- Médiane C- Moyenne arithmétique D- Moyenne géométrique E- Moyenne harmonique F- Moyenne quadratique G- Quantiles VCaractéristiques de dispersion : A- Étendue B- Intervalle inter-quartile C- Variance et écart-type D- Coefficient de variation VILa concentration : A- Valeurs globales B- Médiale C- Courbe de concentration (ou de LORENZ) D- Indice

covariances cov(Br Zu ) sont faciles ` calculer et sont toutes nulles pour r ∈ [0, s] et u ≥ 0, ce qui a prouve que (Zu )u≥0 est ind´pendant de la tribu Fs . On a donc e E(Bt |Fs ) = E(Bs |Fs ) + E(Zt−s |Fs ) = Bs . Proposition 3.21 La variation quadratique (Bt )t≥0 est ´gale ` t. e a 30 2 Preuve : Pour prouver cela, il faut montrer que Mt = Bt − t est une martingale. Calculons donc 2 − t|F ), pour t ≥ s ≥ 0, en utilisant les mˆmes notations que ci-dessus. E(Bt e s 2 E(Bt − t|Fs ) = E

rôle négligeable dans la prédiction, plus sera grand, plus la variable tient un rôle important. Enfin, dernier tableau, ERROR RATE DECREASING indique l’évolution de l’erreur au fil des itérations. Nous disposons du taux d’erreur et de l’erreur quadratique sur les données d’apprentissage, et éventuellement, du taux d’erreur sur les données de validation. Il est possible de retracer la courbe dans un graphique en utilisant un tableur. 27/03/2006 Page 7 sur 27 Didacticiel - Etudes de cas R.R