Paramètre

Documentation : dossier d’utilisation du logiciel « Ecodial », norme NFC 15 105. * Matériel : Logiciel « Ecodial », oscilloscope et sondes de tension et courant, banc d’essai de moteur « ECODIM ». Objectifs : * Identifier les paramètres qui influencent la détermination de la section des conducteurs. * Déterminer la section d’une canalisation électrique. * Choisir le câble et l’appareil de protection associé. * Vérifier à l’aide du logiciel « Ecodial » l’exactitude des

de scénarios Lorsque, au tout début de la construction d'un modèle quantitatif, l'on y incorpore des coûts, des taux, des quantités de ressources disponibles, on néglige dans ce premier effort d'y introduire les variations éventuelles de ces paramètres qui seraient causées par la difficulté des approvisionnements en matériaux, par la présence des aléas de productivité, par la possibilité de pannes et tutti quanti. Et pourtant, il faudrait en tenir compte pour avoir une image complète et réaliste

1,"Maximum local",font=[TIMES,ITALIC,12]); et aussi: a:=plot(…): b:=plot(…): display([a,b], title="graphe de f", titlefont=[TIMES, BOLD,18]); Autres graphiques en dimension 2: Arc paramètré: plot([cos(t),sin(t),t=0. . 2*Pi],x= –3 . . 3, y = –3 . . 3); On peut tracer simultanément une courbe classique et un arc paramétré. Champs de vecteurs: fieldplot([f(x,y),g(x,y)],x = a. .b, y = c. .d,arrows=SLIM); Fonctions implicites: implicitplot( x^2 + y^2 = 2, x = –3. . 3, y = –3 . . 3); Graphes de points:

e0 une moyenne correspondante et Gs au module des grains de sol (2,75 pour le sable et 2,8 pour l’argile). Aussi, le poids volumique de l’eau, γw, a été supposé. Il a, alors, été choisi qu’il était de l’ordre de 10 000N/m3. * Calcul des paramètres : Le poids volumique du sol a, alors, été calculé à l’aide de la formule suivante : γ=Gse0× γw × ( 1+ wn ) Par la suite, il a été possible de calculer l’indice des vides à l’aide de la formule suivante : eo× Sr= Gs × wn. Ainsi, il

Logit (p1) = natural log (odds) = ln (1) Logit (p1 + p2) = natural log (odds) = ln (2) Les paramètres sont estimés par la méthode maximum de vraisemblance afin de maximiser les chances de reproduction des données dans le temps. La valeur ainsi que le signe des paramètres estimes indiquent la relation existant entre la variable dépendante et les variables explicatives. Une telle relation est représentée dans les données sous la forme

bien les résultats et les performances attendus. Ceci reste vrai quelles que puissent être la qualité et la sophistication des outils et des acteurs mis en oeuvre. Par ailleurs, une simulation ne sera valable que si le modèle utilisé et les paramètres qui l’accompagnent sont eux-mêmes valables. Les Anglo-Saxons disent de façon très claire et très lapidaire : "Garbage in, garbage out". Ce qui, traduit en français courtois, pourrait donner : "À modèle et données faux, résultats faux". Les logiciels

| 220 | 0,94 | 8 | 23 982 | 230 | 0,96 | 9 | 24 472 | 240 | 0,98 | 10 | 24 962 | 250 | 1,00 | 11 | 25 452 | 260 | 1,02 | 12 | 25 942 | 270 | 1,04 | Total ventes exercice N | 278 964 | 2 580 | 11,03 | Valeurs du paramètre a | 490 | 10 | | Valeurs du paramètre b | 20 062 | 150 | | Valeur du coefficient r | 1,000 | 1,000 | | 2.  On vérifie que a a’ = 49 0,0204 = 1,000. 3. En supposant que l’on retienne comme taux de retour sur ventes la moyenne des taux mensuels de retour

en jouant pour cela sur différents paramètres pour chaque catégorie professionnelle (ingénieurs et cadres (IC), techniciens (Tech), le personnel administratif (Adm) et les ouvriers (Ouv)). Ces paramètres sont : * les effectifs détaillés * le salaire moyen * l’âge moyen * le niveau de formation En terme de chiffre d’affaires, la direction prévoit d’atteindre 33.5 M€, soit une augmentation de 67.5% en cinq ans. Les écarts pour chaque paramètre sont résumés dans les tableaux suivants :

délivrance des articles pour l’élaboration des produits en minimisant leur coût de détention Paramètres de la GS (1) • Q, nombre d’articles approvisionnés en une seule fois • Ss, stock de sécurité envisagé pour cet article • PC, point de commande • DR, délai de réapprovisionnement • Sm, stock moyen Niveau du stock Sm=Ss+Q/2 Q+Ss Q Fonction de consommation Sm Pc Ss temps DR Paramètres de la GS (2)  Rupture de stock • Lorsque le stock estimé est inférieur à la demande

L’expérience consiste en une répétition de 400 épreuves de Bernoulli identiques et indépendantes, où la probabilité de « succès » (c’est-à-dire que l’étudiant ait la bonne réponse) est égale à P(A). La variable aléatoire X suit donc la loi binomiale de paramètres n = 400 et p = P(A) = 31 (1 + 2r ). 30, n f 5 et n(1 − f ) b. On a n = 400 et f = 240 400 = 0,6, donc n confiance au seuil de 95 % de l’estimation de p est donc : f− 1 n ; f+ 1 n 5, un intervalle de = [0,55 ; 0,65]. Ainsi, avec une probabilité