0.9

réseau bayésien induit par [4] NB: néanmoins, pour engendrer l'ensemble de données de [4], les auteurs ont effectué une simulation aléatoire avec le réseau bayésien de la figure 5. x1 x2 P(x1)=0.6 P(x2|x1)=0.8 P(x2|~x1)=0.3 x3 P(x3|x2)=0.9 P(x3|~x2)=0.15 Figure 5: le réseau bayésien utilisé par [4] pour engendrer la table 1. Pour la suite, on utilise les valeurs numériques de la figure 5. Une question qui se pose est: à partir d'un ensemble de données tel que celui de la table 1

pêcheurs 18 747 19 312 18 380 15 835 13 400 0.1 0.1 Gros commerçants 181 717 172 833 210 344 186 915 209 520 0.9 0.9 Petits commerçants 1 252 505 1 133 965 1 026 216 912 695 869 440 6.5 3.7 Professions libérales et cadres supérieurs 553 719 765 938 994 716 1 459 285 1 809 840 2.9 7.7 Professions libérales 120 341 125 057 140 572 172 025 220 240 0.6 0.9 Professeurs, prof. lit. et scie 80 380 125 126 213 420 377 215 478 860 0.4 2.0 ingénieurs 75 808 138 061

|45% | |1 à 2 fois |23% |22% |22% | |3 à 4 fois |17% |16% |15% | |5 fois et plus |17% |17% |18% | |TOTAL |100% |100% |100% | Khi2=4.62, ddl=6, p < 0.9 (Pas significatif) Analyse des réponses en fonction de l'UDA des interviewés | |Ile De |Nord |Nord |Sud |Sud | | |France |Ouest |Est |Ouest |Est | |1 à 2 fois |23%

habillement % Vol % Val % Vol % Val % Vol % Val 0.1 0.2 0.0 0.6 0.1 0.2 0.0 0.6 0.5 0.9 0.1 3.3 0.7 0.9 0.4 3.3 0.7 0.9 0.3 4.2 1.1 0.9 0.7 4.2 Tableau 4. Effets globaux d'une revalorisation des prix des exportations Chimie et parachimie PIB Importations Cons privée Exportations Textile et habillement Matériel électrique % Vol % Val % Vol % Val % Vol % Val 0.6 0.9 1.3 0.5 0.9 0.4 3.2 0.9 1.3 1.8 0.8 1.3 0.6 4.1 0.0 0.1 0.1 0.0 0.1 0.0 0.6 Les prix, et donc les marges, ont

l’espérance de vie à la naissance. -mesure l’accès à l’éducation grâce aux taux d’alphabétisation des adultes &amp; de scolarisation. -Le PIB/hab en Parité du Pouvoir d’Achat. Les pays sont classés en 4types : [0.9 &amp; 1] = pays à développement humain très élevé, [0.8 &amp; 0.9[ = pays à développement humain élevé, [0.5 &amp; 0.8[ = pays à développement humain moyen, [0 &amp; 0.5[ = pays à développement humain faible. La richesse est de mieux en mieux répartit dans la population, les pays

Refaites ces étapes avec le circuit 2 (une seule résistance de 22) Traitements des données: Circuit 1 Position de l’ampèremètre Lecture de l’ampèremètre 1 90 mA 2 95 mA 3 90 mA V1 (volts) V2 (volts) V1+V2 (volts) 0.9 0.9 1.95 Vsource= 3 V (circuit ouvert) Vsource= 2.1 V (circuit fermé) Circuit 2 Lecture de l’ampère 10 mA 1. D’après les résultats du tableau 1, des résistances en série sont-elles parcourues par le même courant? D’après

gréco baltanique orthodoxe Monde turc musulman Proche Orient Machrek Maghreb 2-Un clivage socio-economique Aucun PMA autour de la mer mediterranée IDH +0.9 Pays de l’UE , Israel IDH 0.9 PSEM (Pays du Sud et de L’Est M) IDH +0.65 3. Des dynamiques démographiques divergente Taux de fécondité sup à 2 enfants par femme. Ecart entre naissance et déces peu important voir négatifs pour certains pays

Insurance & Funds (2.7%, 2.2%), Gouvernement de Norvège (2.2%, 1.7%), Didner & Gerge Funds (1.7%, 1.4%), SHB Funds (1.2%, 1.0%), Second Fonds de Pension national de Suède (1.1%, 0.8%), Syndicats (1.0%, 0.8%), SEB Funds (0.9%, 0.8%), Premier Fonds de pension national de Suède (0.9%, 0.7%). PolémiquesModifier En janvier 2014, la marque propose à ses salariés Italiens une baisse de salaire faute de quoi elle pourrait délocaliser son activité en Pologne[12]. Notes et référencesModifier ↑

O* OMT OOA&D SADT Traitements IE SART Approches structurées Dynamique 13 Présentation d’UML Historique : Évolution de UML UML d'après les «amigos» Jim Rumbaugh OMT Grady Booch Ivar Jacobson Booch 0.8 ->0.9 0.9->0.91->1.0 1.0->1.1->1.2->1.3->1.4 Objectory UML Comprendre la logique d’évolution d’UML. 1.5 2.0 x.y 14 7 A.U. : 2011/2012 ENSI – II2 Chapitre 0 : Préambule Evolution d’UML(1) Proposition de standard soumise

relation (en utilisant le critère de von Mises):  0.2  p 0.2  577 MPa 3 On pose:  *   0.2 et on introduit dans (1)  20789d *3  577  106 20789  33mm 577  106 Sur la base de cette estimation, on peut maintenant choisir le facteur d'échelle CG  0.9.  d*  3 On peut aussi estimer le facteur de concentration de contrainte en fatigue K f à partir de K t et q. Dans le diagramme q  r (donné dans le polycopié) on trouve pour l'acier spécifié en torsion (Rm  1200 MPa 174ksi ) et pour r  0.05d