Estimateur

missions, le Haut Commissariat au Plan (HCP) réalise une enquête permanente sur les prix à la consommation dont les données servent de base pour le calcul mensuel de l’Indice du Coût de la Vie (ICV). Cet indice est utilisé principalement : Comme estimateur du taux d’inflation général ; pour l’élaboration de la politique monétaire ; pour l’analyse de la conjoncture économique ; pour l’indexation des contrats entre les différents partenaires socio-économiques; comme déflateur des agrégats de la comptabilité

Johansen et Juselius (1990), mais nous pouvons nous placer dans un contexte de méthode de cointégration non paramétrique telle qu’elle est décrite dans l’article de Bierens (1997b). L’idée est de donner des tests de cointégration convergents et des estimateurs convergents sur la base d’un espace de vecteurs cointégrants, où il n’est pas nécessaire de spécifier le processus de génération des données. Cette approche non paramétrique se fait dans le même esprit que l’approche de Johansen et Juselius (1990)

contraire, si la valeur tend vers 1 cela indique une respiration mitochondriale moindre. Calcul L’ADP/O, quant à elle, permet d’estimer le nombre de molécule d’ADP utilisé par nombre de molécule de dioxygène consommé. Dit autrement c’est aussi un bon estimateur de la formation d’ATP en fonction du nombre d’O2 réduit. Cela indique une certaine efficacité de l’activité « phosphorylation oxydative » que l’on n’avait pas en calculant la RCR. Suite à ces résultats voici un tableau récapitulatif des deux premières

contraire, si la valeur tend vers 1 cela indique une respiration mitochondriale moindre. Calcul L’ADP/O, quant à elle, permet d’estimer le nombre de molécule d’ADP utilisé par nombre de molécule de dioxygène consommé. Dit autrement c’est aussi un bon estimateur de la formation d’ATP en fonction du nombre d’O2 réduit. Cela indique une certaine efficacité de l’activité « phosphorylation oxydative » que l’on n’avait pas en calculant la RCR. Suite à ces résultats voici un tableau récapitulatif des deux premières

que l’on organise en tableaux, diagrammes, etc... • 3ème étape : On interprète les résultats : on les compare avec ceux déduits de la théorie des probabilités. On pourra donc : ⇒ évaluer une grandeur statistique comme la moyenne ou la variance (estimateurs, intervalles de confiance ). ⇒ savoir si deux populations sont comparables (tests d’hypothèses). ⇒ déterminer si deux grandeurs sont liées et de quelle façon ( corrélation, ajustement analytique). J-P LENOIR Page 3 CHAPITRE 1 FIIFO

prestataires de Indicateur hétérogène : services. Expression de l'activité industrielle de l'entre- - production vendue évaluée au prix du Production de prise. marché l'exercice - production stockée et immobilisée évaluées au coût de production Bon estimateur du poids économique de l'entreprise : la Il s'agit du critère de taille le plus pertivaleur ajoutée mesure la richesse créée par l'entreprise nent. Valeur ajoutée et sa contribution à l'économie du pays. Permet de mesurer le degré d’intégration

contraire, si la valeur tend vers 1 cela indique une respiration mitochondriale moindre. Calcul L’ADP/O, quant à elle, permet d’estimer le nombre de molécule d’ADP utilisé par nombre de molécule de dioxygène consommé. Dit autrement c’est aussi un bon estimateur de la formation d’ATP en fonction du nombre d’O2 réduit. Cela indique une certaine efficacité de l’activité « phosphorylation oxydative » que l’on n’avait pas en calculant la RCR. Suite à ces résultats voici un tableau récapitulatif des deux premières

Ci-dessous, l’histogramme de NumberTriangles avec n = 50, p = 0.3, et N = 10000 essais : On obtient comme espérance et variance empirique m = 529.8 et σ2 = 5306.6, à comparer aux valeurs (np)3/6 = 562.5 et 18p5(1 − p)n4 = 5315.6 — on a pris les estimateurs sans biais m = 1 N ∑N i=1Xi et σ2 = 1 N−1 ∑N i=1(Xi −m)2. On observe bien une distribution gaussienne. 3.1 On calcule les transformées de Fourier de Xn ∼ B(n, λn) : E[eiθXn ] = ( 1− λ n + λ eiθ n )n →n→∞ eλ(e iθ−1) et de X ∼ P(λ) : E[eiθX ] = ∞∑

/Pr. Akram Halli 20 Traitement d’images embarqué et Architecture Pr. Hamid Tairi /Pr. Ben Aissa Bellach 21 Suivi d’individus à travers un réseau de caméras vidéo Pr. Hamid Tairi / Pr. Ben Aissa Bellach 22 Implantation matérielle d'un estimateur de mouvement configurable pour la compression vidéo adaptative Pr. Hamid Tairi /Pr. Rachid Oulad Haj Thami 23 Production de modèles tridimensionnels par numérisation 3D Pr. Hamid Tairi/ Pr. Rachid Oulad Haj Thami 24 Analyse multi échelles

cette population. Population inconnue Population connue X → N(µ,σ) X → N(µ0, σ0) Echantillonnage aléatoire simple Echantillon w n, x , s 2 Hypothèses H0 : µ = µ0 H1: µ ≠ µ0 Le but est de savoir si un échantillon de moyenne x , estimateur de µ, appartient à une population de référence connue d’espérance µ0 (H0 vraie) et ne diffère de µ0 que par des fluctuations d’échantillonnage ou bien appartient à une autre population inconnue d’espérance µ (H1 vraie). 2 Pour tester cette hypothèse