Erreur quadratique moyenne

. . 3.4 Rappels sur la r´gression lin´aire . . . . . . . e e 3.5 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 Lissage 4.1 Lissage exponentiel . . . . . . . . . . . . Lissage exponentiel simple Lissage exponentiel double 4.2 Lissage par Moyenne Mobile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

fr laurent.rouviere@uhb.fr Table des matières 1 Introduction 1.1 Rappels sur le modèle linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Analyse discriminante de linéaire (au sens de Fisher ou LDA) 1.2.1 L’analyse discriminante linéaire et quadratique . . . . . 1.2.2 Estimation des paramètres . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Point de vue géométrique . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Le modèle linéaire généralisé : GLM . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 La régression logistique . . .

bureau actuel est constitué de F**** : Président ; C***** : Secrétaire et G*****: Trésorier. Très vite le groupe se rend compte que pour rechercher des salles de concerts, il a besoin d’enregistrer une maquette de qualité. Il a donc cherché le meilleur moyen de le faire sans se ruiner. La solution qui lui est apparue la plus économique, après avoir vu les tarifs des studios professionnels, était d’enregistrer lui-même une maquette en achetant du matériel et en créant son propre studio. Le Studio C&P est

l'algorithme de classification c-moyen floue pour la segmentation texte/graphique de l’avant plan. Notre méthode a été testée sur 50 images de documents manuscrits rares, à structure complexe, extraits d’une base de 2000 manuscrits de la Bibliothèque Nationale Tunisienne. Les tests menés montrent des résultats satisfaisants pour la segmentation avant/arrière plan. La segmentation de l’avant plan en texte/graphique reste à améliorer. Mots-clés : Segmentation, ondelettes, c-moyen floue, fond/texte/graphique

de l'évolution du chiffre d'affaires d'une entreprise à travers le temps, l'étudiant doit pouvoir en maîtriser la forme et la signification : présentation en tableaux, en graphiques et calcul des caractéristiques résumées d'une série de chiffres (moyenne, écart-type, mode, médiane, etc.). Les séries statistiques à deux dimensions : Le plus souvent, les tableaux et les graphiques présentent simultanément deux - voire plusieurs - dimensions d'un même phénomène, dans le but d'étudier leur interdépendance

. . . . . . e 1.4.3 Autres mesures de convergence 1.4.4 Notation de l’ordre . . . . . . . 2 Inf´rence e 2.1 Motivations . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Choix du mod`le . . . . . . . . . . . e 2.3 Strat´gies de test . . . . . . . . . . . e 2.3.1 Erreurs de test . . . . . . . . 2.3.2 Fonction de puissance . . . . 2.3.3 Tests unilat´raux . . . . . . . e 2.4 Test de Student . . . . . . . . . . . . 2.4.1 Les autres tests de restriction 3 9 9 11 11 13 13 15 16 17 18 21 22 24 26 26 27 29 31 33 33 35 35

Fluctuations d’échantillonnage On considère une population de taille N, pour laquelle on veut étudier un caractère X. On peut prélever plusieurs échantillons différents de taille n produisant ainsi des caractéristiques d’échantillonnage (par exemple, la moyenne ou la variance) différentes selon l’échantillon et qui ne correspondent en général pas aux valeurs des paramètres de la population. Toute la modélisation statistique repose sur l’aléatoire dans le choix de l’échantillon. Pour cela, nous allons considérer

observable et comprend à la fois les erreurs de mesure sur les valeurs observées de Y et tous les autres facteurs explicatifs non pris en compte dans le modèle. L’analyse de régression repose sur un certain nombre de postulats : La variable explicative X est mesurée sans erreur. Les erreurs aléatoires ε sont distribuées selon une loi normale de moyenne nulle et de variance constante inconnue. Les erreurs aléatoires ε sont non corrélées avec la variable explicative. Les erreurs aléatoires ε sont non corrélées

lot est fonction du nombre d’articles non conformes présents dans l’échantillon d’articles observés. Dans le cas du contrôle par mesures, on effectue une mesure sur l’article et la décision d’accepter ou de rejeter le lot est alors fonction de la moyenne des valeurs observées. _______________ 1. En anglais : acceptance sampling. 2. En anglais : defective units, non conforming units. 3. En anglais : rectifying inspection. L’Unité de Statistique, Informatique

................... 2 SERIE A CARACTERE ET TABLEAUX STATISTIQUES .................................................................................. 3 REPRESENTATIONS GRAPHIQUES.................................................................... Erreur ! Signet non défini. PARAMETRE DE POSITION ..................................................................................................................... 12 PARAMETRE DE DISPERSION ET DE FORME ............................................