Interpolation linéaire

Modèle linéaire contre modèle logistique en régression sur données qualitatives Philippe Cibois Département de sociologie, Université de Versailles - St-Quentin cibois@francenet.fr Abstract. The Linear Model Versus The Logistic Model in Regression on Qualitative Data. Regression on qualitative data is usually done by using a logistic model. By examining data where "everything is otherwise equal" one can show that the linear model is quite compatible with this type of data. Results of an

th v s . ( X 2 ) p e t_ w id th b y ( Y ) ty p e 2 µ3 µ2 1 µ1 1 2 3 Ir is - s e to s a 4 Ir is - v e r s ic o lo r 5 Ir is - v ir g in ic a 6 Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 4 Fonction linéaire discriminante Simplification des formules sous [1] et [2] La probabilité conditionnelle est donc proportionnelle à ln P( X yk ) ∝ − 1 ( X − µk )Σ −1 ( X − µ k )' 2 Avec les estimations sur l’échantillon de taille n, K classes et J descripteurs

Attribut classe Variable endogène Quantitative 2 Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 3 Régression linéaire multiple • Se restreindre à une famille de fonction de prédiction linéaire • Et à des exogènes continues (éventuellement des qualitatives recodées) yi = a0 + a1 xi ,1 + a2 xi , 2 + L + a p xi , p + ε i ; i = 1, K , n > ε ε ( a0 , a1 , K , a p ) ^ Équipe de recherche

Université Rennes 2 Master de Statistique Année 2012/2013 Premier Semestre Régression linéaire Arnaud Guyader Ce cours est tiré des quatre premiers chapitres du livre de Pierre-André Cornillon et Eric MatznerLøber, Régression avec R, paru chez Springer en 2010. Table des matières 1 La régression linéaire simple 1.1 Modélisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Moindres Carrés Ordinaires . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Calcul des estimateurs de β1 et β2 . . . .

H0 : σ21 = σ 22 H1 : σ22 < σ 22 (c) Calculer l’estimateur MCQG des paramètres β 0 , β 1 et β .2 2. On suppose à présent que V (εt ) = f(pt ). Réaliser les tests d’homoskédasticité de Breush-Pagan et de White. Exercice 3 1 On considère un modèle linéaire Y = Xβ + ε où les résidus suivent un processus AR(1) défini par: εt = ρεt + ut avec E(ut ) = 0, E(ut us ) = 0 si t = s et E(u2t ) = σ 2u et on suppose que T = 4. 1. Montrer que E(εε′ ) = σ 2u V avec  1 1  ρ  V = 1 − ρ2  ρ2 ρ3 2. Montrer que

ordre 2) Solution maximale 3) Théorème de Cauchy–Lipschitz 4) Exemples II : Systèmes d'équations linéaires 1) Définition 2) Structure des solutions de l'équation homogène 3) Cas des matrices diagonales ou triangulaires 4) Méthode de variation des constantes 5) Systèmes non linéaires III : Equations différentielles du second ordre : 1) Equations linéaires à coefficients constants 2) Equations linéaires à coefficients non constants Annexe I : Méthodes approchées de résolution Annexe II : Le pendule

équations-différentielles indiquées : √ 1. f (x) = 2e−x cos(x 3) pour l’équa-diff : y + 2y + 4y = 0. 1 2. f (x) = pour l’équa-diff : x(x − 1)y + 3y − 6y = 0. (x − 1)2 1 2 3. f (x) = 3e−x + pour l’équa-diff : y + 2xy = x. 2 Partie 1 : Equa-diff linéaires du premier ordre : Nous nous intéressons aux équa-diffs de type : (E) y + a(x)y = b(x) L’équation peut aussi se présenter sous la forme : u(x)y + v(x)y = w(x), dans ce cas, on se place dans un intervalle I où u(x) = 0 et on divise par u(x) pour se

L’utilisation de IBM Ilog Cplex Optimization Studio Virginie Gabrel Modélisation et résolution de pbs en RO 1 2013-2014 Master ID Solveurs et Modeleurs Solveurs : Logiciels de résolution de Programme Mathématique (excel, CPLEX, GLPK, lindo, Xpress, gurobi, coin-OR…) – – PL : méthode révisée du simplexe PLNE : méthode par séparation et évaluation Modeleurs : Langage pour écrire, intégrer, résoudre et afficher un PM : GAMS, AMPL, OPL… 2 2013-2014 Master ID Cplex

Triangularisation, jordanisation, exponentielle de matrices 1 Triangularisation Soient E un espace vectoriel de dimension n et ϕ un endomorphisme de E de matrice A dans une base donn´e. On suppose que le polynˆme caract´ristique est scind´ et soit e o e e λ1 , . . . , λn les valeurs propres (non n´cessairement 2 ` 2 distinctes). e a Th´or`me 1.1. Il existe une base telle que P ´tant la matrice de changement de base la e e e matrice P −1 AP estr triangulm`re sup´rieure. e e

Projet scientifique 2008/2009 Le rôle des matrices dans la 3D Problématique : en quoi les matrices sont-elles indispensables à la réalisation d’images 3D ? HEI 1F / D1 Préface Notre but principal pour ce projet que nous nous étions fixés était de prendre un sujet en relation avec le programme scientifique de cette année et étant en classe de Spécialité Mathématiques, nous avons logiquement optés pour les Mathématiques. De ce fait, nous avons voté pour le premier chapitre et les matrices