Algorithme de Kruskal

Objectifs de la recherche marketingS.Zine Danguir 2020-2021 - 15/02/2021 1 Chapitre 1 : La modélisation du produit, comme panier d’attributs Le produit constitue un ensemble ou un panier d’attributs qui procurent à l’acheteur aussi bien un service de base que des services supplémentaires qu’ils soient nécessaires ou ajoutés. Ces derniers pouvant influencer les décisions du consommateur constitueraient des critères de choix. Nous pouvons modéliser le produit de manière empirique à partir

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Etat de l’art en mati`re d’utilisation de graphes dans le domaine du renseie gnement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.3 4.3.4 Les algorithmes test´s et leurs applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . e Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 32 37 37 38 38 39 39 40 40 40 41 43 48 51 51 58 4.4 Les outils . . . . . . . . . .

en fonction de la demande (quantité, localisation) et des véhicules disponibles. On affect là un nombre variable de véhicule à chaque zone en fonction de l’importance du tonnage à distribuer. On va utiliser l’algorithme des écartements conçu par KRUSKAL, cette méthode fournis une bonne solution, son objectif vise à minimiser la distance à parcourir et la durée correspondante, elle repose sur la notion de gain ou d’écartement. 1= distance (OA) +d (AB) +d (B0) 2= d (OA) +d (OB) On appel écartement

Ensuite, Charney et ses collègues adoptent une approche unique : considérer une hiérarchie de problèmes-pilotes englobant des aspects physiques, numériques et observationnels, de plus en plus nombreux, tout en implémentant simultanément des algorithmes pouvant intégrer les équations des modèles. Ainsi, on partait d'un modèle simplifié dont le comportement pouvait être calculé, on comparait les sorties du modèle avec les phénomènes observés, puis on altérait le modèle en y ajoutant en général un

Test de Kolmogorov-Smirnov . . . . . . . . . . . . . . 10.2 Tests de rang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10.2.1 Le test de la m´diane . . . . . . . . . . . . . . e 10.2.2 Le test de Wilcoxon-Mann-Whitney . . . . . . 10.2.3 Le test de Kruskal-Wallis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ` TABLE DES MATIERES 11 Annexe A : Rappels de probabilit´s

X 2 .................................. 6.5.2.3 Caractère significatif de J'écart à l'indépendance. . ............ 6.5.2.4 Autres mesures de dépendance ............................ 6.5.3 Un indice non symétrique de dépendance: Je Th de Goodman et Kruskal ..................................... 6.5.4 Le kappa de Cohen ............................................ 136 137 138 138 138 141 141 143 143 143 145 J46 146 149 149 152 152 153 153 154 Ch 7 : L'analyse en composantes principales .............

géométrie euclidienne et conduisent à l’extraction de valeurs et de vecteurs propres, sont appelées ‘’analyses factorielles’’ ; les secondes, dites de ‘’classification automatique’’ sont caractérisées par le choix d’un indice de proximité et d’un algorithme d’agrégation ou de désagrégation qui permettent d’obtenir une partition ou arbre de classification’’ [53] . Parmi ces deux techniques, les premières occupent une place de choix, ‘’car elles sont utilisées soit seules, soit conjointement avec les

du modèle du succès du SI selon la participation à un projet SI ............................................................................................................................................................. 380 Tableau 6.6 — Test de Kruskal-Wallis de la participation à un projet sur les variables du modèle du succès du SI......................................................................................................................................... 381 Tableau 6.7 — Moyennes

procède pas à l’élimination des pièces obsolètes ; 17. Le service maintenance n’est pas organisé pour gérer les contrats et le suivi des prestataires. 5. Construction de l’arbre causal L’élaboration de l’arbre causal est basée sur l’algorithme de KRUSKAL qui représente les anomalies par niveaux, ce qui conduit, bien sûr, à une représentation plus claire de l’arbre. A. Schéma de l'arbre causal résultant de notre diagnostic de la situation existante Conséquence ultime A pour cause Causes élémentaires

problème ne peut se faire manuellement compte tenu du nombre de possibilités de solutions qui existent. De nombreux progiciels d’optimisation permettent de traiter ce type de problème. Ils utilisent le plus souvent l’algorithme des écartements conçu par Kruskal. Cette méthode fournit une approche d’une solution mais pas nécessairement la meilleure. Son objectif vise à minimiser la distance à parcourir ou la durée de chaque tournée. Elle repose sur la notion simple de gain ou d’écartement défini comme suit