Fonction linéaire

Algèbre linéaire Sommes-nous dans la matrice ? Aller voir Matrix. Qu’est ce qu’un problème linéaire ? Demandons en premier lieu qu’est ce qu’un problème ? Soient E et S deux ensembles. L’ensemble E est l’ensemble des entrées ( ou des données) et S l’ensemble des sorties. Un problème P est un élément du sous-ensemble Ensuite, quand ce problème est-il linéaire ? Quand il existe une relation linéaire entre les entrées et le sorties. Illustration : la linéarisation d’un problème

correspondant. x 1 12 2 13 3 15 4 19 5 21 6 22 Calculer les moyennes X et Y Construire le nuage de points (abscisse 2cm ordonnée 1cm) Calculer la variance V ( X ) et la covariance COV ( X , Y ) Démontrer que la droite de régression de y en fonction de x est y = Tracer en utilisant la droite. Calculer une estimation du chiffre d’affaire à la fin du 78 x + 9, 2 35 7ème mois. Exercice 2 (Bac 1989) Le tableau suivant donne les notes obtenues par un groupe d’élève à un devoir. 2 3 4 5 6

Hassna A.U 2011/2012 Cas général : Emploi des variables artificielles Niveau : 2ème/4ème année Filière : Management ELIDRISSI Hassna A.U 2011/2012 Chapitre 5 : Cas général : Emploi des variables artificielles Introduction Un programme linéaire peut comporter 3 types de contraintes (P), (Q) et (R) • Les contraintes de type (P) sont de la forme : a j 1 p ij x j  bi où bi  0 bk  0 bl  0 • Les contraintes de type (Q) sont de la forme : a j 1

Cours d’algèbre linéaire Khaoula Ben Abdeljelil 2 Table des matières Table des matières . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 POLYNOMES 1.1 Algèbre des polynômes . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2 Opérations sur K[X] . . . . . . . . . . . . . 1.2 Division des polynômes . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Divisions suivant les puissances décroissantes 1.2.2 Algorithme d’Euclide, PGCD . . . . . .

alors que 1 signifie une corrélation parfaite, c’est à dire que connaître la valeur d’une mesure nous permet de connaître exactement la valeur de l’autre. Les illustrations de la Figure 1 (appelées « scatterplot » quand on illustre une mesure en fonction d’une autre mesure) donnent quelques valeurs possibles pour le coefficient de corrélation. Corrélation multiple : 1-Position du problème : Evaluer la liaison entre X et Y, c'est-à-dire répondre à la question X et Y ont-ils une évolution commune

rendement d'une réaction chimique, en fonction d'un certain nombre d'autres variables comme, la température et la quantité de catalyseur utilisées pour effectuer la réaction. On écrira la relation recherchée sous la forme suivante : Y = f ( X 1, X 2) où Y représente le rendement, X1 , la température et X , la quantité de catalyseur. Y sera 2 appelé la variable expliquée ou réponse et X1 , X2 les variables explicatives ou facteurs. f(X 1 ,X2 ) représente la fonction mathématique qui lie les facteurs

Université Claude Bernard, Lyon I 43, boulevard 11 novembre 1918 69622 Villeurbanne cedex, France Licence Sciences, Technologies & Santé Spécialité Mathématiques L. Pujo-Menjouet pujo@math.univ-lyon1.fr Cours d’Analyse III Fonctions de plusieurs variables 1 2 Table des matières 1 Notion de topologie dans Rn 1.1 Espaces métriques, définition de la distance . . . . . . . . 1.2 Boules ouvertes, fermées, sphères et parties bornée . . . . 1.3 Ouverts et fermés . . . . . . . . . . . .

le obtenue  par application d'un filtre passe‐bas.    Le filtre    Un filtre est une transformation mathématique (appelée produit de convolution) permettant,  pour chaque pixel de la zone à laquelle il s'applique, de modifier sa valeur en fonction des  valeurs des pixels voisins, affectées de coefficients.     En numérique, le filtre est représenté mathématiquement par un tableau de nombres (une matrice),  caractérisé par ses dimensions et ses coefficients, dont le centre correspond au pixel concerné

Capes Interne Mathématiques TABLE DES MATIÈRES Table des matières 1 Algèbre linéaire 1.1 Espaces vectoriels . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Définition . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2 Propriétés . . . . . . . . . . . . . . 1.1.3 Sous-espaces vectoriels . . . . . . . 1.1.4 Combinaisons linéaires de vecteurs 1.2 Bases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Familles libres . . . . . . . . . . . 1.2.2 Familles génératrices . . . . . . . . 1.2.3 Bases . . . . . . . . . . . . . . . . 1

Ricco Rakotomalala Econométrie La régression linéaire simple et multiple Version 1.0 Université Lumière Lyon 2 Page: 1 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Page: 2 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Avant-propos Lorsqu'on m'a demandé si je voulais assurer le cours d'économétrie en Licence L3-IDS (http://dis. univ-lyon2.fr/), j'ai ressenti une grande joie mais aussi une certaine inquiétude