Forme linéaire

|31 | |moyenne |4,2 |5,2 |6,2 | Réponses centrées : on retranche la réponse des répondants de la moyenne des réponses. Précisions qu’il n’est pas souhaitable de réduire. A=[pic]on forme la matrice transposée à AT à partir de A AT =[pic]on multiple AT par A pour obtenir la matrice C= [pic]*[pic]=[pic] [pic]la trace est de 36,4 On diagonalise la matrice C. Pour ce faire, on multiplie la matrice C par une matrice identité.

polycopié de cours. Page 3 sur 23 Synthèse sur les outils utilisés : Définition d’un problème de programmation linéaire : « On appelle problème de programmation linéaire un problème d’optimisation qui consiste à minimiser ou maximiser une fonction linéaire sous des contraintes polyédriques, c’est-à-dire des contraintes représentées par des équations ou des inéquations linéaire. » Définition du graphe d’une fonction : (3) « Si Ω est une partie de ℝ et ℝ est une fonction définie sur Ω, on

traite les valeurs d’une variable dépendante Y comme étant fonction des valeurs prises par une ou plusieurs variables indépendantes X La régression simple (= bivariée) comprend une seule variable indépendante L’équation de régression a donc la forme: La régression simple Y= a + bX + eᵢ Y : variable dépendante (à expliquer) X : variable indépendante (explicative) a : ordonnée à l’origine de la droite(valeur de Y pour x = 0) b : pente de la droite (variation moyenne de la valeur de Y pour

Rappels Principes fondamentaux du traitement des données en psychologie Suit un schéma général :  Mise en forme des données (qu’elles soient qualitatives ou quantitatives)  Vérification des données  Éventuellement : modification, transformation, recodage, etc. des données  Description  Traitement des hypothèses Rappels Principes fondamentaux du traitement des données en psychologie Mise en forme des données Présentation adéquate pour traitement ultérieur Données aberrantes, manquantes, non réponses

‫اا ! ط‬ ‫ا‬ ‫آ‬ Filière de Sciences Économiques et de Gestion Semestre Module Matière : : : S4 M 16 (Méthodes Quantitatives IV) Algèbre II Objectif du cours Approfondir les connaissances des étudiants en algèbre linéaire par l’étude quasi-complète d’un système linéaire, notamment résolution au sens des MCO et par l’initiation à l’orthogonalité et à la projection orthogonale, avec une application aux droites et aux plans. Pré-reqcuis recommandé Fonction d’une variable Calcul matriciel

Mathématiques : Les Fonctions(linéaire et affine) Qu’est ce qu’une fonction ? C’est un outil mathématique qui à un nombre (nombre de départ qui est entre parenthèses), fait correspondre un nombre (nombre d’arrivée). Vocabulaire indispensable ! F : 3 = image de 3 par f F : 3 f (3) = 14 F : 3 = f(3) 14 est l’image de 3 par la fonction f Car 3 est l’antécédent de 14 par la fonction f Représentation graphique A= un

affines - - - - - - - - - - - - - - Definition d'une application affine : partie lineaire notee $\vec{f}$. - Remarques 1) $\vec{f(P)f(Q)} = \vec{f}(\vec{PQ}) 2) Soient $P$ un point de $\mathcal{E}$, $Q$ un point de $\mathcal{F}$ et $\phi$ une application lineaire de $E$ and $F$. Alors il existe une unique application lineaire $f$ de $\mathcal{E}$ dans $\mathcal{F}$ telle que a) f(P)=Q et b) la partie lineaire de $f$ soit $\phi$. On a f(R) = Q + \phi(\vec{PR}). - Exemples: applications

que la compagne devait toucher au moins 50000 femmes et 90000 hommes. 1. Exprimer le problème suivant un programme linéaire 2pts 2. Trouver la solution optimale du problème. 4pts Exercice 2 On considère le programme linéaire suivant : Max Z = 3X1 + X2 – X3 Sujet à : X1 + 2X2 + X3 ≤ 20 X1 + X2 + 3X3 ≥ 15 X1 – 2X2 + 4X3 = 20 X1 ≥ 0, X2 ≥ 0 et X3 srs. 1. Ecrire le programme sous la forme standard 2pts 2. Trouver le dual de ce programme. 2pts Exercice 3 Une entreprise hésite, afin de développer les ventes

Corrigé des exercices sur les applications linéaires Le texte indique que f est une application linéaire de R2 dans R3. Le texte donne deux vecteurs e1 = [pic]et e2 = [pic]; ces deux vecteurs appartiennent à R2 car ces 2 vecteurs ont deux composantes. On peut noter que ces deux vecteurs sont linéairement indépendants car e1 n’est pas égal à une constante multipliée par e2. Comme ce sont deux vecteurs indépendants et que l’ensemble R2 a pour dimension 2, les vecteurs e1 et e2 forment une

......................5 1) Ajustement linéaire par la méthode de Mayer.................................................6 2) Ajustement linéaire par la méthode des moindres carrés...............................7 a) Principe..................................................................................................7 b) Covariance.............................................................................................8 c) Droites d'ajustement linéaire......................................