Hiéroglyphe linéaire

II. VECTEURS COLINÉAIRES ET COPLANAIRES Dire que des vecteurs sont coplanaires est un prolongement de la colinéarité dans un espace. 1. La colinéarité Définition: La colinéarité entre deux vecteurs signifie que l’on peut établir un lien linéaire entre eux. C’est-à-dire que deux vecteurs et sont colinéaires si l’on peut établir la relation =K avec K un nombre réel entre eux. Le vecteur nul est colinéaire à tous les plans. Pour retenir : Dire que deux vecteurs sont colinéaires est équivalent

des deux variables n’étant privilégiée a priori, on considère la régression linéaire de ? sur ? (modèle A) et celle de ? sur ? (modèle B) : ? ?? = ? + ??? + ?? ? ?? = ? + ??? + ?? ?? Et ?? ; ? = ?, ?, … , ? suivant respectivement les lois ? ?, ??? et ? ?, ??? . On désigne par ???? , ????. ???? la quantité ? ?? − ? ? ?=? ? , ????. ?? − ? ? ?=? Et par ? le coefficient de corrélation linéaire entre ?? et ?? . 1) ? , ? , ? ?? ? étant les estimateurs MCO de ? , ? , ?

Plan 1 Définitions 2 Équation d’ordre 1 Existence et unicité Équations linéaires d’ordre 1 Équations de Bernouilli Équations à variables séparables Équations exactes Facteurs intégrants Équations "homogènes" 3 M A - S N Équations d’ordre 2 EDO non linéaire d’ordre 2 EDO linéaire d’ordre 2 EDO linéaire d’ordre 2 homogènes EDO linéaire d’ordre 2 non homogène Équations d’Euler-Cauchy E : T 4 S A C 2 A F A EDO linéaire d’ordre n R Anas RACHID (ENSAM-Casablanca) MTH3210:Équations différentielles

ÉCOLE POLYTECHNIQUE FÉDÉRALE DE LAUSANNE Algèbre Linéaire Bachelor 1ère année 2009 - 2010 Génie Civil & Sciences et Ingénierie de l’Environnement Support du cours de Dr. Lara Thomas Polycopié initial élaboré par Prof. Eva Bayer Fluckiger Dr. Philippe Chabloz Septembre 2009 2 Table des matières 1 Systèmes d’équations linéaires et matrices 1.1 Introduction aux systèmes d’équations linéaires . . . . . . . . . . 1.2 Systèmes linéaires et matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Elimination

a montré par récurrence que : En particulier, v0 = ∀n ∈ N, vn = v0 . lim vn = a, ce qui signifie g(x) = ax. Ainsi, il existe un réel a tel que, pour tout réel x non nul, n→ +∞ g(x) = ax. Ceci restant clair pour x = 0, on a montré que : g est linéaire. 23.- Soit f une solution. D’après 9.-, f(0) ∈ {−1, 0, 1}. D’après 17.-, si f(0) ∈ {−1, 1}, f est constante sur R et réciproquement, si f est la constante 1 ou la constante −1, f est solution d’après 8.-. Sinon, f(0) = 0, et d’après 22.-, il existe

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: 11-Feb-2013/22:06 Page: 2 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 11-Feb-2013/22:06 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. D'une part une

formes linéaires de E. On appelle transvection de E tout endomorphisme t de E différent de id E possédant les deux propriétés suivantes : (1) il existe un hyperplan H de E tel que : ∀x ∈ H , t(x) = x (2) ∀x ∈ E, t(x) − x ∈ H . I Préliminaires 1. 1a. Montrer qu’un sous-espace vectoriel H de E est un hyperplan de E si et seulement s’il existe une forme linéaire non nulle ϕ ∈ E ∗ telle que H soit le noyau de ϕ. (On dira que ϕ définit I’hyperplan H .) 1b. Que peut-on dire de deux formes linéaires définissant

 ECONOMETRIE REGRESSION LINEAIRE SIMPLE 1. Régression linéaire simple Maintenant on se place dans le cas général, on a plusieurs séries : La série X : X1 X2 …Xi ... Xn on note la moyenne de X=1/n* La série Y : Y1 Y2 …Yi ... Yn on note la moyenne de Y=1/n* La série des estimations Yest notée aussi = α + ß * X : 1 2 .. i .. n La série des résidus .ε: ε 1 ε 2 … ε i ... ε n Y = α +β *X + ε = + ε et pour tout i allant de 1 à n Yi

standardisé d’une variable sur une autre est égal au coefficient de corrélation entre ces deux variables : βxy = βyx = rxy Les étapes de la régression simple Étape 5 : Le Test d’Hypothèse. Hypothèse nulle H0 : β1 = 0 est qu’il n’y a pas de relation linéaire entre la combinaison de la variable indépendante X et la variable dépendante Y. Hypothèse de recherche H1 : β1 ≠ 0 est l’inverse, soit que la combinaison de la variable indépendante est associée significativement à la variable dépendante. Pour déterminer

minimale. 5  Sa grande simplicité fait que cette méthode est très couramment utilisée de nos jours en sciences expérimentales.  Une application courante est le lissage des données expérimentales par une fonction empirique (fonction linéaire, polynomes ou splines).  Cependant son usage le plus important est probablement la mesure de quantités physiques à partir de données expérimentales.  Dans de nombreux cas, la quantité que l’on cherche à mesurer n’est pas observable