Moment quadratique

sont emplis. La considération du risque sur les marchés financiers et sa modélisation, sa mesure et sa gestion sont pourtant plus récents. Les crises des années 90 (Barings, NatWest, LTCM) pourraient expliquer le besoin qui s’est fait ressentir à ce moment-là de s’intéresser plus rigoureusement depuis 20 ans au risque avec notamment la mise en place du Comité de Bâle permettant de réguler les activités des institutions financières. Une autre raison peut être aussi à chercher dans les progrès accomplis

énergétique 1999 13. GESTION DE L’ENERGIE ELECTRIQUE Réduire les consommations des équipements Les premières mesures pour réduire les consommations consistent à : - améliorer l’efficacité énergétique des appareils, - programmer la marche aux moments utiles, grâce aux automatismes. Récapitulons les interventions majeures qui permettent cette réduction, en précisant qu’elles sont toutes développées dans les chapitres précédents : - isoler le bâti pour diminuer les pertes thermiques (§ 5.3), - calorifuger

interquartile . . . . . . . . . . . 2.2.3 La variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.4 L’´ecart-type . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.5 L’´ecart moyen absolu . . . . . . . . . . . . . 2.2.6 L’´ecart m´edian absolu . . . . . . . . . . . . 2.3 Moments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4 Param`etres de forme . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.1 Coefficient d’asym´etrie de Fisher (skewness) 2.4.2 Coefficient d’asym´etrie de Yule . . . . . . . 2.4.3 Coefficient d’asym´etrie de Pearson

également cherché à estimer la distribution des réserves à l’aide de la méthode du Bootstrap afin d’obtenir ses différents quantiles et son écart-type. Enfin, nous avons utilisé certaines méthodes alternatives au Bootstrap, basées sur les premiers moments et l’approximation de distributions ; celles-ci permettent d’estimer les quantiles du montant de réserves sans nécessiter une estimation de la distribution de ces réserves. Cet article présente également une comparaison des résultats avec ceux obtenus

Si l’on s’int´ resse a la stabilit´ asymptotique d’un syst` me lin´ aire autonome e ` e e e x = Ax, ˙ la seconde m´ thode permet de voir qu’un tel syst` me est asymptotiquement stable si et seulement s’ il existe une e e ˙ fonction de Lyapunov (quadratique) V = x P x > 0 (⇔ P = P > 0) telle que V (x) < 0, ∀x = 0 ⇔ x (A P + P A)x < 0 ∀x ∈ I n , x = 0 R 40 Crit` de stabilit´ eres e ⇔ A P + PA < 0 ⇔ ∃Q = Q < 0 et P = P > 0 | A P + P A = Q. (5.6) (5.7) Plusieurs points sont notables dans

Th´or`me 3.1 Pour chaque filtre causal d’ordre fini, on a : e e k−1 y(z) − y≤k−1 (z) = ψ(z)x(z) − i=0 (Xi z i ) ψ≤k−1−i (z) o` k est l’ordre du filtre. u D´monstration : Nous allons v´rifier ”formellement” e e 2 , quand ce th´or`me devient : quadratiques ψ0 + ψ1 B + ψ2 B e e 1 le cas particulier k = 2 des filtres y(z) − Y0 − Y1 z = ψ(z)x(z) − X0 (ψ0 + ψ1 z) − (X1 z) ψ0 e e e e e e R´marques : 1) Ce th´or`me est un exemple de la fameuse m´thode des fonctions g´n´ratrices de Laplace, qui transforme

Résidant à l’Etranger Analyse des résultats de l’Enquête de 2005 sur l’Insertion Socio-Economique dans les Pays d’Accueil D’emblée, au-delà de l’entrée dans la vie active qui s’avère difficile pour les nouveaux immigrants, les plus anciens, à plusieurs moments de leur vie professionnelle, sont confrontés au développement de nouvelles compétences, au brassage professionnel et à la sélection. Dans ce contexte, la fréquence des changements constatés est synonyme d’une mobilité professionnelle régie par des

8 170,02 +15% +12% 1 2 3 4 5 x = 14, 25% Moyenne géométrique = 14,19% 4 100 × (1,1425 ) = 170,38 2008/2009 100 × (1,1419 ) = 170,02 4 87 Moments Moments • Moment d’ordre r par rapport à c : 1 m (c) = ∑( x − c) n n r i =1 i r • Moment par rapport à l’origine (c = 0) : 1 m′ = ∑ x n n r i =1 r i • Moment centré : 2008/2009 1 m = ∑( x − x ) n n r i =1 i r 88 Paramètres de dispersion Paramètres de dispersion • Etendue : E = x( ) − x( ) n 1

inférentielle [Sap90]). La statistique exploratoire s'appuie sur des techniques descriptives et graphiques. Elle est généralement décrite par la statistique descriptive qui regroupe des méthodes exploratoires simples, uni- ou bidimensionnelle (moyenne, moments, quantiles, variance, corrélation, ...) et la statistique exploratoire multidimensionnelle. L'analyse de données s'inscrit dans ce cadre de la statistique exploratoire multidimensionnelle. Nous verrons que des méthodes issues de l'analyse de données

= −∞ +∞ x.d F(x) = x. p(x) d x −∞ Le moment d’ordre n d’un signal aléatoire x(t), encore appelé espérance mathématique de X n . +∞ E(x n ) = x n p(x) d x −∞ Moment de second ordre - Variance Le moment de second ordre ou moyenne quadratique donne une mesure de la dispersion d’une variable aléatoire autour de sa valeur moyenne. Dans les processus physiques, le Alimentation stabilisée à découpage 7 A moment est lié à la puissance ou à l’énergie transportée par