Faille normale

- nf17010 6 3. Implémentation LMD & Normalisation  Modélisation en relationnel   Insertion de clés artificielles Gestion de l’héritage :   Par classes filles (rubriques) Par référence (commandes)  Troisième Forme Normale P2006 Réalisation : nf17009 - nf17010 8 3. Implémentation Technologies mises en jeu  Plate-forme EasyPhp1.8  Apache HTTP Server  Serveur web modulable Langage de script « côté serveur » Gestionnaire de base de données

1 29/10/2012 La Normalisation Les classifications formelles utilisées pour décrire le niveau de normalisation d'une base de données relationnelle sont appelées les formes normales (FN) Il existe huit formes normales. Les quatre premières sont les plus pratiques et sont à connaître. Chaque nouvelle forme normale marque une étape supplémentaire de progression vers des relations présentant de moins en moins de redondance Le but est d'obtenir une représentation des données présentant un minimum

Reconnaissance de caractères manuscrits par Réseaux Bayésiens Dynamiques Khalid Hallouli – Laurence Likforman-Sulem – Marc Sigelle École Nationale Supérieure des Télecommunications Département de Traitement de Signal et des Images 46 rue Barrault 75634 Paris Cedex 13 France hallouli,likforman,sigelle @tsi.enst.fr Résumé : Ce travail présente une approche pour la reconnaissance des caractères manuscrits qui a l’avantage de surmonter les limitations des modèles de Markov Cachés (HMMs). L’idée principale

et propriï¿ 1 tï¿ 1 s . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 2 2.1.1 Loi de poisson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2.1.2 Loi normale et loi lormale centrï¿ 2 e-rï¿ 1 duite . . . . . 2 2.1.3 Loi exponentielle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.1 Loi normale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 Loi exponentielle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 15 15 15 16 17 17 17

UNIVERSITE PARIS OUEST NANTERRE LA DEFENSE Licence de gestion 3ème année STATISTIQUES Mme CHEZE cheze@u-paris10.fr TABLES STATISTIQUES Loi binomiale Loi normale Loi de Student Loi du khi-deux Loi de Fisher Fonction de r´partition de la loi normale centr´e r´duite e e e (probabilit´ F(z) de trouver une valeur inf´rieure ` z) e e a z 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 2,7 2,8 2,9 0,00 0,5000 0,5398 0,5793 0,6179 0,6554

................................................................. 1.3.2 Exemples fondamentaux ................................................................... Lois de probabilités classiques en statistique................................. Loi normale unidimensionnelle.................................................................. Loi du khi-deux ............................................................................................ Loi de Student.......................................

longueur est comprise entreL-ΔL et L+ΔL (2ΔL est l'intervalle de tolérance). Le processus de production, lui, produit des pièces dont la longueur varie, la longueur moyenne est L, et avec un écart type σ (on suppose que cette longueur suit une loi normale). En général, le processus est réglé afin que l'on ait σ = ΔL/3 ; on écrit en général plutôt ΔL = 3×σ, mais c'est bien ΔL qui est une contrainte (la pièce est utilisable ou non) et σ qui est ajusté (les machines sont plus ou moins bien réglées).

3,36 3,40 3,44 3,48 3,52 3,56 3,60 3,64 3,68 3 2 5 12 39 24 10 3 1 1 Effectif 50 40 30 20 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Classes page 4 sur 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Graphique L’allure du graphique suit une distribution normale (loi statistique de Laplace Gauss) 39 24 12 5 10 3 1 1 3 2 Lycée P. Duez Cambrai Cours N°11 : version professeur Le suivi de la qualité Tpco11.doc Révisé le 03 mai 05 par M. RICHARD La carte de contrôle Composition Les

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 ont une forme connue, par exemple la loi normale N (µ, σ), où bien entendu les paramètres de moyennes et de variances seraient différents d’une espèce à l’autre. Nous aurions alors que pour l’espèce 1 (noté Y = 1) la densité s’écrierait f (x|y = 1) = √ 1 1 exp − 2 (x − µ1 )2 , 2σ1 2πσ1 Régression

..................................................................................................................................... 2.2 Loi de probabilité de la moyenne 2.2.1 Définition Soit X une variable aléatoire suivant une loi normale d’espérance µ et de variance σ2 et n copies indépendantes X1,X2,…,Xi,…,Xn telle que Xi associe le ième élément de chacun des n échantillons avec E(Xi) = µ et V(Xi) = σ2. On construit alors la variable aléatoire X , telle que X1 + X 2 + ..X i