Erreur quadratique moyenne

279,7813 44.93 d) L’erreur quadratique moyenne est 27.98 ( arrondi de 27.97813) Calcul : (basé sur la formule de l’ÉQM, volume p.106) 279.7813/(11-1) = 27.98 e) L’écart moyen absolu est 4.08 ( arrondi de 4.0845454) Calcul : (basé sur la formule de l’ÉMA, volume p.106) 44.93/11= 4.08 f) j’ai fait les exemples de calcul pour le mois de mars. Les mêmes formules s’appliquent par la suite. Mois e EMA nouveau Erreur cumulative Signal de dérive février 0.5 (écart moyen absolu : 4.08) .5 0.12 Mars

matrice variance-covariance est aux variables aléatoires classiques. Soit X , t = 1 …… T une série temporelle, avec T : nombre d’observations • Moyenne et variance : Ce sont les premiers moments d’une série temporelle, la moyenne est le moment d’ordre 1 et la variance est le moment d’ordre 2. Les expressions de la moyenne et de la variance sont : Moyenne : Variance : V = )= ∑ ∑ =1 [ - ]² • Fonction d’autocovariance2 : Soit { , t є T } un processus. L’autocovariance (ou fonction d’autocovariance)

..... 15 Mesures des erreurs de prévision.............................................................................. 15 MAD: Mean Absolute Deviation (déviation absolue moyenne) .............................. 15 MSE: Mean Square Error (moyenne du carré des erreurs)....................................... 16 MFE: Mean Forecast Error (erreur de prévision moyenne)...................................... 17 MAPE: Mean Absolute Percentage Error (pourcentage d'erreur absolue moyen) ... 18 5. La qualité

15 Mesures des erreurs de prévision.............................................................................. 15 MAD: Mean Absolute Deviation (déviation absolue moyenne) .............................. 15 MSE: Mean Square Error (moyenne du carré des erreurs)....................................... 16 MFE: Mean Forecast Error (erreur de prévision moyenne)...................................... 17 MAPE: Mean Absolute Percentage Error (pourcentage d'erreur absolue moyen) ... 18 6. Modèles

probl` me de mod´ lisation ou apprentissage supervis´ : trouver une fonction φ susceptible, au e e e mieux selon un crit` re a d´ finir, de reproduire Y ayant observ´ X. e ` e e Y = φ(X) + ε o` ε symbolise le bruit ou erreur de mesure avec le parti pris le plus commun que cette erreur est additive. u ` Dans le cas contraire, en l’absence d’une variable a expliquer, il s’agit alors d’apprentissage dit nonsupervis´ . L’ojectif g´ n´ ralement poursuivi est la recherche d’une typologie ou taxinomie des

général l’hypothèse que toutes les données sont générées suivant une même loi Apprentissage Statistique - P. Gallinari Apprentissage supervisé  Ensemble d'apprentissage  Constitué de couples (entrée, sortie désirée)    , ,…, , But Au moyen d'un algorithme d'apprentissage, découvrir l’association utilisant les données d’appprentissage  Qui offre une bonne généralisation i.e. même phénomène  si hors de l'ensemble d'apprentissage mais généré par le Utilisation  20 discrimination

Fonction de r´partition empirique . . . . . . e 2.2.2.3. Les graphes de probabilit´s . . . . . . . . . . e 2.3 Indicateurs statistiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 Indicateurs de localisation ou de tendance centrale . . 2.3.1.1. La moyenne empirique . . . . . . . . . . . . . 2.3.1.2. Les valeurs extrˆmes . . . . . . . . . . . . . . e 2.3.1.3. La m´diane empirique . . . . . . . . . . . . . e 2.3.1.4. Caract´risation des indicateurs de localisation e 2.3.2 Indicateurs de dispersion ou

(Point Spread Function): fonction correspondant à l’image d’un point source venant de l’infini (ou réponse impulsionnelle). PTF (Phase Transfer Function): fonction de transfert de phase r.m.s (root mean square): valeur efficace WFE (Wave Front Error): erreur de front d’onde ‘ ♦ ’ , ‘ × ’ seront pris respectivement pour un produit de corrélation et de convolution , la multiplication étant notée ‘ . ’ exp, cos, sin, acos désignent respectivement les fonctions exponentielle,cosinus,sinus,et arccosinus. Lorsque

est loin si le feu est rouge si ma vitesse est élevée alors je freine fort alors je maintiens ma vitesse alors je freine doucement si le feu est rouge si le feu est orange si le feu est vert si ma vitesse est faible si ma vitesse est moyenne si ma vitesse est faible et si le feu est loin et si le feu est proche alors j'accélère Les règles floues sont énoncées en langage naturel 13 Introduction à la logique floue …sans le savoir! Transposition de notre exemple selon un

Structure atomique Les facteurs qj , Bj traduisent le désordre de chaque atome (voir paragraphe 9). La structure cristallographique va correspondre à une double moyennation dans le temps et dans l’espace, la structure trouvée correspondant à la moyenne des structures présente dans la maille cristalline pendant le temps de l’expérience. La détermination de la phase φhkl de chaque réflexion constitue l’une des difficultés majeures de la cristallographie, car les ondes diffractées par un cristal ne peuvent