Fonction gaussienne

f(temps) Representation en fréquences : spectre de fréquences Signal stationnaire : spectre constant Signal non stationnaire : spectre variant en fonction du temps La Transformation de Fourier n’est pas adaptée à l’analyse des signaux non stationnaires LA TRANSFORMATION EN ONDELETTES – p. 8/6 Série de Fourier d’une fonction périodique Si x(t) est une fonction complexe de variable complexe périodique de période 1 on a: 1 x(t) = a0 + 2 k=∞ (ak cos(2kπt) + bk sin(2kπt)) k=1 (1) Les coefficients

Hassenforder Chapitre 4 TRANSFORMATION DE FOURIER Sous des hypoth`ses assez g´n´rales, la transformation de Fourier permet d’exprimer une e e e fonction comme superposition “continue” d’exponentielles complexes e2iπνx ν∈IR g´n´ralisant e e ainsi l’expression en s´rie de Fourier d’une fonction p´riodique. La transformation de Fourier e e sera d´finie pour les fonctions de L1 (IR), puis de S(IR) et enfin par prolongement de cet espace e a ` L2(IR), qui repr´sente l’espace des signaux d’´nergie finie. Pour ses

Variables aléatoires . . . . . . . . . . . 2. Espérance . . . . . . . . . . . . . . . . 3. Variance . . . . . . . . . . . . . . . . . 4. Covariance et corrélation . . . . . . . . 5. Fonction de répartition conjointe . . . 6. Formule de Bayes . . . . . . . . . . . . 7. Règle de calcul des espérances . . . . . 8. Loi Gaussienne ou normale . . . . . . 9. Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . 9.1. Principes, méthode de moments 9.2. Moindres carrés ordinaires . . 9.3. Maximum de vraisemblance . . 2

entre les ´l´ments ! ee - C’est le nombre minimal de questions oui/non a poser ` pour trouver la valeur donn´e ! e Vous avez dit information ? Contenu probabiliste en information Pour le contenu probabiliste en information qui : 1/ N’est fonction que de la probabilit´ des ´v`nements. e e e 2/ Est additif pour deux sources ind´pendantes. e 3/ Croˆ lin´airement avec le nombre de r´ponses ´quiprobables. ıt e e e On parle d’entropie au sens de Shannon et obtient une d´finition : e H(p : {1..n}

........................................... 3 Chapitre 1 : Fonctions Logiques - Combinatoire ............................................................................. 5 I. Variables Booléennes et Fonctions Logiques....................................................................... 8 I.1. Fonction Identité............................................................................................................... 8 I.2. Fonction Complément................................................

: Prénom : Cours T_SI - ISN Les fonctions booléennes Les fonctions booléennes sont utilisées partout : dans les langages de programmation, en architecture des ordinateurs, dans certain algorithmes cryptographique….. Elles peuvent être décrites par des tables ou de manière symbolique. Les fonctions non, et, ou non a non(a) 0 1 1 0 et a b a et b (s) 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 ou Exercice 0 Trouver une expression symbolique exprimant une fonction ou exclusif (oux) définie par la table

Préambule : La théorie des copules est un outil statistique qui permet de modéliser la structure de dépendance de façon réaliste et moins restrictive prenant mieux en compte les faits stylisés en finance , de plus il présente de nombreux avantages , les fonctions copules permettent de déterminer la nature de dépendance des séries qu’elle soit linéaire ou pas , monotone ou pas , elles présentent une grande souplesse dans la mise en œuvre de l’analyse multivariée , elles permettent la prise en compte des distributions

des moindres carrés est représenté en rouge. Il s'agit de la fonction qui minimise la somme quadratique des écarts (appelés résidus) entre les données et le modèle. 3  Dans le cas le plus courant, le modèle théorique est une famille de fonctions ƒ(x,θ) d’une ou plusieurs variables x, indexées par un ou plusieurs paramètres θ inconnus.  La méthode des moindres carrés permet de sélectionner parmi ces fonctions, celle qui reproduit le mieux les données expérimentales. On

Exercice 2 - - L3/M1 On peut paramétrer l’arc de cercle par z = 2eit , 0 ≤ t ≤ π. Il vient π/2 I= 0 (4e2it + 6eit )2ieit dt = −8 44 i− , 3 3 après un petit calcul... Une autre façon de procéder est de remarquer que, dans l’ouvert C, la fonction z → z 2 + 3z admet une primitive, égale à F : z → z 3 /3 + 3z 2 /2. On a alors, et ceci ne dépend en fait pas du chemin suivi : I = F (2) − F (2i). Bien sûr, on doit trouver le même résultat ! Exercice 3 - Indice d’une ellipse - L3/M1 On va construite

de compenser les dépenses résultant des sinistres, en sachant que les montants des sinistres sont la réalisation d'une variable aléatoire. Soit : • S : La variable aléatoire représentant le montant cumulé des sinistres durant l'année. • G[x] : Fonction de répartition de la variable aléatoire représentant le montant cumulé des sinistres durant l'année. Si la distribution de la variable aléatoire « S » était connu il serrait facile de déterminer le montant équitable des primes. Mais en pratique cette