Estimateur

taux de présence p des étudiants de l’ENCG Dakhla à une conférence, on tire deux échantillons : Echantillon 1, il contient 100 étudiants dont 45 étaient présents ; Echantillon 2, il contient 200 étudiants dont 96 étaient présents. 1. Proposer deux estimateurs ponctuels p̂1 et p̂2 du taux de présence p des étudiants à la conférence. 2. Pour chaque échantillon, donner un intervalle de confiance du taux de présence p, au seuil de risque α = 1%. 3. Y a-t-il une relation entre la taille de l’échantillon et

inhérentes à tout processus stochastique, le montant du sinistre peut donc s’écarter de sa moyenne. L’assureur devra aussi de prémunir contre l’imprécision des estimateurs statistiques. La prime réclamer par l’assureur est donc supérieure à la prime pure et cela afin de compenser les risques du processus stochastique et de l’imprécision des estimateurs. 1. Principe de l’espérance mathématique : La prime réclamée à l’assuré est égal à l’espérance mathématique du risque augmenté d’un chargement de sécurité

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2 Principe de l'ajustement des moindres carrés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2.1 Estimateur des moindres carrés ordinaires (MCO) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2.2 Calculs pour les données "Rendements agricoles" . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.3 Quelques remarques

intègrent les dépendances inter-individuelles. 2.4 Notions de Convergence Comme nous l’avions déjà mentionné dans le cas de la littérature sur les tests de racine unitaire (Hurlin et Mignon, 2005), l’étude des propriétés asymptotiques des estimateurs des paramètres d’une relation de cointégration (ou d’une régression fallacieuse) en panel pose le problème de la notion de convergence utilisée. Rappelons qu’en économétrie de panel, il existe plusieurs concepts 1 2 “Communes” à la fois au sens

la largeur des sépales ? Pour simplifier, intéressons nous d’abord à une seule variable, la longueur des pétales, qui sera notée X. Si nous traçons par espèce (notée Y ), les estimations de la densité de la longueur des pétales, nous obtenons 3 estimateurs (Figure 1.2). 2.5 0.0 1 0.5 Density 1.0 1.5 2.0 2 3 4 5 6 7 Fig. 1.2 – Densités estimées des longueurs des pétales selon les espèces (noir=”Setosa”, rouge=”Virginica”, vert=”Versicolor”). Nous pourrions supposer que ces densités

signal) X = Ps*X + randn(N,M); %matrice des observations bruitées avec RSB = 10 dB X2 = Ps*X2 + randn(N,M); R = X*X'+ X2*X2'; %Estimation de la matrice de covariance des observations % ' = transposée conjuguée %------------Estimateur formation de voie (méthode 1)----------% Theta = [-90:0.5:90]; for t=1:length(Theta) Thetarad(t) = Theta(t)*pi/180; %Passage de Theta en radian for k=1:N a(k,1) = exp(-j*pi*(k-1)*sin(Thetarad(t))); end; P(t) = a'*R*a;

. . . . . . . . . . . . . . . 4 Approximation du modèle de carnet d’ordre simulé : 4.1 Sur la théorie des valeurs extrêmes : . . . . . . . . . . . 4.2 Estimateur de Hill : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3 Estimateur de Weissmann . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.1 Quantile empirique : . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.2 Estimateur de Weissman : . . . . . . . . . . . . . 4.4 Application au modèle de carnet d’ordre simulé . . . . . 4.4.1 Estimation de α : . . . . . . . . . . . . .

industriels : * Quelles sont les compétences visées par la formation ? Les métiers ciblés par la formation sont : * Chef de projet * Ingénieur d'affaires * Ingénieur d’étude * Estimateur de projet * Responsable de la construction d’usines * Responsable de l’évaluation des projets * Créateur d’entreprise …. | Renseignements et InscriptionsContact - CorrespondancePr. Ahmed SOUISSI

la performance. En revanche, les études portant sur l’ensemble des établissements d’une économie peinent à établir un effet positif sur les performances économiques. Pour ne citer que quelques exemples, Capelli and Neumark [2001] (au moyen d’un estimateur « within ») n’observe aucun effet des pratiques étudiées (notamment TQM, équipes autonomes, rotation des postes et cercles de qualité) sur la productivité. Selon Black and Lynch [2001], les nouvelles pratiques organisationnelles n’entraînent généralement

a sucker into an unreasonable deadline but you cannot bully him into meeting it.” >>> Plan Le mot le plus précieux dans le vocabulaire d’un PM est "Non" >>> tenir au plan Le même travail sera évalué différemment par dix différents estimateurs ou par un même estimateur à dix différents fois >>>> facteurs de sécurité T. Aboulnasr Winter 2008 43 La plus grande la chose, le moins « le bon sens » du monde >>plan Trop peu de gens ne peuvent pas résoudre les problèmes, trop de personnes créent plus