Système linéaire

SIMULATION SYSTÈMES DE PRODUCTION RÉSEAUX DE PETRI SIMAN - ARENA Jean-Louis Boimond Plan I Introduction à la simulation I.1 L’étape de modélisation I.2 Les limites de la simulation II La simulation des systèmes de production II.1 Outils de modélisation II.2 Application aux systèmes de production II.3 Utilisation de l'informatique III Rappels de probabilités et statistiques III.1 Variables aléatoires continues III.2 Lois de distribution standard III.3 Variables aléatoires discrètes

La régression linéaire Objectif : On souhaite expliquer une variable par d’autres vriables en cherchant un modèle entre la variable expliquée et la ou les variables explicatives. Exemple. On considère le nombre d’articles d’un produit vendus par une entreprise au cours des 5 dernières années. Année 2005 2006 200 2007 2008 Vente (milliers) 14 16 20 21 24 1. Nuage statistique. vente d'un produit ( milliers ) Vente 30 20 10 0 2003 2004 2005 2006 2007

à une crise de bureaucratie ; – la phase de collaboration : pour surmonter la crise de bureaucratie, l’entreprise met en place une approche plus flexible et plus humaine de la structure. Des équipes projets transversales sont constituées et les systèmes formels de contrôle sont allégés pour donner plus de flexibilité à l’entreprise. Cette situation génère une crise de saturation psychologique dans un groupe de très grande taille, où les salariés subissent pression et stress compte tenu des importantes

entreprises Introduction au Management et à la théorie des organisations 18  Le concept de système en management:  Un ensemble de parties interdépendantes agencées de manière à constituer une entité unifiée.  L‘organisation est un  Les types de systèmes:  Système fermé indépendant de son environnement  Système ouvert en relation interactive avec son environnement système ouvert en interaction permanente avec son environnement. N.B: L‘approche systémique est abordée

SÉRIE G: SYSTÈMES ET SUPPORTS DE TRANSMISSION, SYSTÈMES ET RÉSEAUX NUMÉRIQUES Systèmes de transmission numériques – Sections numériques et systèmes de lignes numériques – Réseaux d'accès Emetteurs-récepteurs de ligne d'abonné numérique asymétrique Recommandation UIT-T G.992.1 (Antérieurement Recommandation du CCITT) RECOMMANDATIONS UIT-T DE LA SÉRIE G SYSTÈMES ET SUPPORTS DE TRANSMISSION, SYSTÈMES ET RÉSEAUX NUMÉRIQUES CONNEXIONS ET CIRCUITS TÉLÉPHONIQUES INTERNATIONAUX SYSTÈMES INTERNATIONAUX

CARACTERISTIQUES DU LOGICIEL CREO. Créo offre une approche de l'automatisation de la conception mécanique fondée sur la technologie de modélisation des solides et sur les fonctions suivantes : Modélisation 3D La principale différence entre Créo et certains systèmes de CAO traditionnels est que les modèles créés dans Créo sont des solides 3D. D’autres modélisateurs 3D ne représentent que les frontières des surfaces du modèle. Créo modélise l'ensemble du solide. Il permet non seulement de simplifier la création

? L'automatisation, puis l'informatisation des systèmes de production ont montré que pour l'amélioration de la productivité et de la diversité de la production, il ne suffisait pas de maîtriser la gestion de production, ou d'avoir une machine-outil à commande numérique sophistiquée, ou encore un système de contrôle-commande évolué et quelques capteurs et actionneurs autour. Encore faut-il faire communiquer tous ces éléments constitutifs d'un système de production dans sa globalité. Faire communiquer

l’économétrie Nicolas Jacquemet 1 / 124 Premiers pas : la régression linéaire Premiers pas : la régression linéaire 1 Premiers pas : la régression linéaire Les moindres carrés Applications Les choses sérieuses : Estimation et inférence Magistère ETE (EEP – Université Paris 1) Introduction à l’économétrie Nicolas Jacquemet 20 / 124 Premiers pas : la régression linéaire Premiers pas : la régression linéaire Enquête Emploi : (http://www.insee.fr/fr/nom_def_met/definitions/

gestion page 16 1 produit de matrices , présentation matricielle de problèmes linéaires 2 Matrice de probabilité et gestion des stocks 3 Matrices des gains et choix de stratégie de production 4 Systèmes linéaires – Méthode de Gauss Leçon 6 : Matrice Inverse – Systèmes d’équations Linéaires page 19 5 Matrice inverse et système linéaire 6 Système linéaires : les 3 conclusions possibles 7 Puissance d’une matrice et application Partie 3 : STATISTIQUES

analogies à la fois avec l’analyse en com- tées dans les T.P., ont été quelque peu calquées sur le principe de la procédure posantes principales (A.C.P.), pour la construction et l’interprétation de gra- CANCORR. phiques, et avec la régression linéaire, pour la nature des données. L’objectif général de l’A.C. est d’explorer les relations pouvant exister entre deux 2 Approche élémentaire groupes de variables quantitatives observées sur le même ensemble d’individus. L’étude des relations entre deux