Analyse discriminante linéaire

ÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉ. P. 32 Analyse ÉÉ. ÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉ. P. 33 Programme Premi•res S2 et S4 Analyse ÉÉ. ÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉ. P. 41 DŽnombrement ÉÉÉ..ÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉ. P. 48 Statistiques ÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉ P. 49 Alg•bre ÉÉÉÉÉÉ..ÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉ. P. 49 GŽomŽtrie.ÉÉÉÉÉ..ÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉ. P. 51 Programme Terminales S1 et S3 ProbabilitŽs ÉÉÉÉÉÉÉÉ..ÉÉÉÉÉÉ.ÉÉ.. P. 59 Alg•bre ÉÉÉÉÉÉ..ÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉ. P. 60 Analyse ÉÉ. ÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉ. P. 62 GŽomŽtrie.ÉÉÉÉÉ..ÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉ. P. 67 Programme Terminales S1 et S3 Analyse ÉÉ. ÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉÉ

apportées aux données. Analyse en composantes principales Scénario: Données bancaires et segmentation de clientèle Résumé Justifier le choix de dimension, interprétation des axes et donc des comporExploration de données bancaires par des méthodes uni, bi et multidimentements des clients dans chacune des grandes directions. Sur le plan principal, sionnelles : ACP, AFCM k-means, CAH. que dire de la répartition des possesseurs/non-possesseurs de carte VP ? 1 Présentation Analyse factorielle des

dont 2 sessions de cours magistral et 3 sessions d’atelier sur un projet en groupe. Ce cours de Méthodes Statistiques en Finance a pour double objectif de dépasser la méthode des Moindres Carrés Ordinaires pour l’estimation des modèles de régression linéaire simple en familiarisant l’étudiant avec d’autres approches et notamment celle du maximum de vraisemblance ; ainsi que de découvrir la régression logistique, largement utilisée en Finance dans le cadre du credit scoring par exemple. Ce cours permettra

camemberti avec Geotrichum candidum sur les qualités organoleptiques de fromages de type camembert, en particulier sur l'amertume. Il nous a paru intéressant d'approfondir le rôle de Geotrichum candidum dans la réduction de l'amertume, par une analyse des différentes fractions azotées trouvées dans les camemberts fabriqués avec et sans Geotrichum candidum et de regarder le lien entre cette composition et les activités protéolytiques et aminopeptidasiques des souches utilisées. MATÉRIEL ET

 1  0 si x < − k  1  f ( x, k ) = 0 si x ≥ k  k   k f ' ( x, k ) = −k . x 2 + e + ek.x f ' ( x, k ) = 2.k 2+e −k . x Saturé positif Linéaire Saturé symétrique Sigmoïde Positive (type logistique) Symétrique (type tanh) 2 −1 1 + e −k . x + ek.x Plus généralement, une fonction est dite sigmoïdale si elle est infiniment dérivable, non linéaire, bornée, croissante et que sa dérivée admet un et un seul maximum global. On peut également considérer qu’il s’agit d’une approximation infiniment

prévision, et l’évaluation d’une politique ou d’un phénomène économique. * L’analyse structurelle : fait référence au modèle explicatif, c'est-à-dire que l’on utilise le modèle économétrique estimé pour quantifier les relations économiques. Cette analyse facilite également la comparaison de théories économiques concurrentes portant sur le même phénomène. Il s’agit en quelques sortes d’une expérimentation d’une théorie économique. * La prévision : fait référence au modèle prévisionnel. On utilise

(unités vendues) ou part de marché en valeur (CA généré par les ventes). La part de marché évolue en permanence et est donc dépendante d’une période donnée Tout est question dans ces calculs de déterminer le marché effectivement concerné et de savoir analyser ses chiffres correctement, en comparaison avec les concurrents. Le benchmarking correspond à cette notion de se situer par rapport aux concurrents : il consiste à déterminer des normes ou données moyennes d’un marché particulier. Une étude de

exactitude et rigueur la société (discours politique et provincial des comices). Il y a donc une fonction informative, quasi documentaire La notion de héros se modifie, tous les personnages peuvent être des héros, la classe sociale n’est plus discriminante (prostituée, alcoolique) : utopie sociale, rêve du grand soir. D’ailleurs on voit naître le modèle du héros qui va tenter de transgresser le déterminisme de sa condition (Duroy, Gervaise, Nantas) par une confrontation directe avec l’hypocrisie

785 Approches orientées objets 3 IMN 702 Modèles pour l’imagerie numérique 3 IMN 710 Synthèse d’images avancée 3 IMN 715 Sujet choisi en infographie 3 IMN 716 Sujet choisi en vision artificielle 3 IMN 730 Traitement et analyse des images 3 IMN 763 Conception géométrique assistée par ordinateur 3 IMN 764 Méthodes mathématiques du traitement du signal 3 IMN 786 Vision artificielle 3 MAT 711 Théorie des catégories 3 MAT 712 Mesure et intégration

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