Comparaison asymptotique

la variable aléatoire mesurée n'est pas normale et le nombre de réalisations est important. Dans ce cas, la distribution de la moyenne empirique tend vers une loi normale d'après le théorème central limite. On parlera d’intervalle de confiance asymptotique. 7 Dans la suite on considère X ~ N(m,σ 2 ) et X 1 ,...,X n n variables i.i.d. selon la loi de X. On définit 1 n −1 n la moyenne − Xn) . 2 empirique Xn = 1 n ∑X i =1 n i et la variance empirique modifiée

savoir pr´edire la valeur exacte de qn pour quelques valeurs de n (si l’on s’int´eresse `a de la prospective ` a cours terme), pour toutes les valeurs de n (id´ealement : mais ce n’est pas toujours possible), ou au moins d’avoir une connaissance asymptotique de la valeur de qn pour de grandes valeurs de n (en vue de pr´evoir l’´evolution a` long terme de la quantit´e concern´ee ; la limite n ! +1 de qn donne une indication de cette ´evolution). Dans une large classe de ph´enom`enes mod´elis´es par

seront e e ´galement donn´s par exemple l’approximation de loi binomiale par loi de Poisson e e 4.2 Convergences fonctionnelles Soit (Xn )n∈N une suite de V.A. d´finie sur (Ω, A, P ), nous cherchons ` ´tudier le e a e comportement asymptotique de telle suite lorsque n −→ +∞ 4.2.1 Convergence en probabilit´ ou convergence stochastique e D´finition e Soit (Xn )n∈N une suite de V.A. sur (Ω, A, P ) et soit X une V.A d´fini sur (Ω, A, P ) on e dit que Xn converge en probabilit´

Définition d’un vecteur d’erreur . . . . . . . . . 100 3.1.3.2 Asservissement visuel . . . . . . . . . . . . . . 101 3.1.3.3 Loi de commande en cap . . . . . . . . . . . . . 103 3.1.4 Loi de commande adaptative pour l’asservissement visuel 104 3.1.5 Comparaison du linéarisé avec les lois linéaires . . . . . . 108 3.1.6 Résultats de simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 3.2 A propos des mesures de la vitesse et de la gravité en repère local114 TABLE DES MATIÈRES 3.2.1 3.2.2 .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 75 76 77 77 78 78 79 80 81 81 82 82 84 85 86 86 90 95 95 95 96 97 97 97 97 99 100 100 101 102 107 107 107 108 108 108 109 110 112 113 113 113 114 116 119 7.3 7.4 7.5 7.6 8 Comportement asymptotique des suites réelles 8.1 Suite négligeable devant une autre suite . . . . . 8.1.1 Généralités . . . . . . . . . . . . . . . . 8.1.2 Négligeabilité et opérations sur les suites 8.1.3 Négligeabilité et limite de suites . . . . . 8.1.4 Négligeabilité

LA FRAUDE FISCALE AU MAROC                                     *INTERET DU SUJET : Tous les pays aussi bien ceux en voie de développement que ceux industrialisés aspirent au développement, ce dernier est un idéal et en tant que tel, il est comme une limite asymptotique. On le poursuit sans jamais s’assurer de l’avoir atteint une fois pour toute. Cependant, au moment où l’Etat a besoin de recettes pour assurer ce développement et mener à bien son devoir de satisfaction du besoin collectif, des personnes aussi

GRH) Les utilisateurs du diagnostic et de l'analyse sont nombreux : Concurrents « benchmarking » : ils servent de référence et permettent de comparer les performances d'une entreprise à celles d'un concurrent. Le benchmarking consiste à faire des comparaisons de performances. Analystes financiers : ils évaluent les entreprises et comparent la valeur fondamentale au prix afin de savoir si on doit vendre/acheter une action. Acquéreurs potentiels : connaître la valeur réelle de l'entreprise afin de négocier

vraie, alors la statistique « t » suit une loi de Student à « n-1 » degré de liberté. Ce résultat est totalement correct lorsque la variable aléatoire (objet de la 53 moyenne) suit une loi normale. En l‟absence de normalité, ce résultat est asymptotique et l‟approximation est bonne lorsque n>30. On rejette H0 lorsque : t c (16) « c » étant le seuil critique en fonction du niveau de confiance    Pr(rej.H 0 H 0 .vraie)   Pr( t  c H 0 .vraie)   ( T (n  1)  c) T(n+1) = variable

parfois des discours contradictoires. Dès lors, comment fournir aux élus et aux décideurs un outil de connaissance de l’occupation des sols axé sur l’urbanisation, qui propose une aide à la décision aussi objective que possible et qui permette des comparaisons entre territoires ? En réalité, les chiffres avancés sur le phénomène varient selon les objectifs poursuivis, les échelles, les définitions, les nomenclatures et les méthodes utilisées par les chercheurs, collectivités ou organismes qui y travaillent

L > 1 la série n→∞ u n diverge ; 1.1. Rappels d’analyse ® critère de Cauchy : soit L = lim (u n )1/n . Si L < 1 la série converge ; si L > 1 la série n→∞ diverge ; un = L avec 0 < L < ∞ alors les deux séries de terme ® critère de comparaison : si lim n→∞ vn général u n et vn sont de même nature. Pour une série alternée u n = (−1)n an avec an > 0 on a le critère de Leibniz : si à partir d’un rang N la suite an est monotone décroissante et lim an = 0 (condition nécessaire) alors la