Comparaison asymptotique

leptokurtique (plus pointue qu’un distribution normale) à queue épaisses (avec des valeurs extrêmes plus fréquemment observées que dans une distribution normale). Cette première observation est renforcée par le graphique (2.13), qui présente une comparaison quantile par quantile de ces deux distributions. Ce graphique permet de comparer les quantiles théoriques (en abscisse) d’une distribution normale avec les quantiles d’une distribution empirique (en ordonnée). Si les deux distributions sont égales

capteur dans l'application étudiée. Questionnaire : page 5/21 b) Comparer les contraintes liées à l'application déterminées précédemment et les caractéristiques pouvant être obtenues pour chaque technologie de capteurs. Les résultats de cette comparaison devront être donnés sous forme d'un tableau. Quel est, à votre avis, le meilleur choix de capteur ? B.2.2. Etude d'un capteur. On utilise un capteur dont la fiche technique est résumée ci-dessous : Type de capteur Etendue de mesure (EM) Mode de

algorithmes signalés dans le programme ; aucune connaissance théorique sur ces algorithmes n’est exigible en mathématiques ; une initiation aux opérations logiques nécessaires à l’enseignement de l’informatique ; une étude du comportement global et asymptotique des suites et des fonctions usuelles, et une exploitation du calcul différentiel et intégral pour la résolution de problèmes numériques ; une initiation aux méthodes de l’algèbre linéaire : on vise d’abord une certaine aisance dans l’emploi

de femmes, même CSP (catégorie socio-professionnelle) et modes de vie... La troisième année a été choisie comme promotion test. Il est pertinent d’utiliser plusieurs petits échantillons homogènes qu’un grand échantillon, pour pouvoir faire une comparaison des sous-échantillons, et d'appliquer différentes conditions dans les différents groupes. L’expérimentation (voire figure 2.2) se déroulera pendant un cours durant lequel les étudiants sont si possible détendus (pour respecter au mieux les conditions

2.3 7.3.2.4 7.3.3 Problème de test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144 Test statistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 Calcul des risques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 Comparaison de tests. Choix d’un test . . . . . . . . . . . . . . . 147 Estimation par région de confiance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 8 Chapitre 1 Le modèle de régression linéaire simple : définition et interprétations Dans

dans le programme ; aucune connaissance théorique sur ces algorithmes n’est exigible en mathématiques ; 18. 19. une initiation aux opérations logiques nécessaires à l’enseignement de l’informatique ; 20. 21. une étude du comportement global et asymptotique des suites et des fonctions usuelles, et une exploitation du calcul différentiel et intégral pour la résolution de problèmes numériques ; 22. 23. une initiation aux méthodes de l’algèbre linéaire : on vise d’abord une certaine aisance dans l’emploi

de θ(x,p) : T(x, t) = Ti + ln(2) t N  j ln(2) ∑ V j θ x, j=1  t    (3.15) Un nombre de termes N=10 est suffisant pour obtenir une précision satisfaisante. Les valeurs des coefficients Vj correspondants sont donnés en annexe A.3.2. Comparaison des méthodes : La méthode permettant d’arriver le plus simplement à une valeur de T(x,t) est la 4ème méthode qui ne fournit toutefois qu’une solution numérique approchée de la solution et qui n’est pas à l’abri d’instabilités numériques dans certains

de θ(x,p) : T(x, t) = Ti + ln(2) t N  j ln(2) ∑ V j θ x, j=1  t    (3.15) Un nombre de termes N=10 est suffisant pour obtenir une précision satisfaisante. Les valeurs des coefficients Vj correspondants sont donnés en annexe A.3.2. Comparaison des méthodes : La méthode permettant d’arriver le plus simplement à une valeur de T(x,t) est la 4ème méthode qui ne fournit toutefois qu’une solution numérique approchée de la solution et qui n’est pas à l’abri d’instabilités numériques dans certains

empiriques obtenus par l’application de cette m´thode ` nos donn´es e e a e sont pr´sent´s. Une mod´lisation des facteurs obtenus par des processus de retour ` la e e e a moyenne avec et sans sauts est pr´sent´e dans la section 5, ainsi qu’une comparaison des e e deux approches. Enfin une derni`re section r´sume les r´sultats obtenus, et conclue sur e e e les apports et les prolongements possibles de ce travail. 2 2.1 La surface de volatilit´ implicite e D´finition de la volatilit´ implicite

faite d'après son rapport à une grandeur de même espèce prise pour unité et comme comparaison (étalon)" (DUTHEUIL, 1991). La bibliométrie s'inscrit tout à fait dans ces deux significations. Le concept de mesure est bien représenté par les études bibliométriques utilisant des indicateurs univariés où chaque élément à étudier est soumis à une mesure selon une dimension choisie (voir p. 51). Le classement et la comparaison des éléments les uns par rapport aux autres, selon cette dimension, sont alors possibles