K-moyennes

Télécommunication, Calcul scientifique Une « option matériaux » Conception – Caractérisation – Durabilité ISITV / SIM incertitude de mesure - E Arnaudo 2 1 Le SIM - Service Ingénierie des Matériaux Une interface avec l’industrie Des moyens D’analyse ( IRTF, RMN, CPV, micro-analyse X ) D’observation ( optique, MEB ) De caractérisation ( analyses thermiques, analyses mécaniques dynamiques, diélectrique, mesures de corrosion, dureté,essais mécaniques ) De vieillissement artificiel

le modèle linéaire simple en augmentant le nombre de variables explicatives. De façon générale, le modèle linéaire multiple s’écrit : [pic] [pic] (Eq3) La variable endogène est matérialisée ici par Y, et les variables explicatives, au nombre de K, sont [pic]. On entend ici par modèle linéaire un modèle dans lequel la variable endogène s’exprime comme fonction linéaire des paramètres à estimer. On fait les hypothèses suivantes : Hypothèses sur les variables : (H0) 1. les toutes les

´ USUELLES LOIS DE PROBABILITE Dans cette note est faite une liste des lois de probabilit´e usuelles sur Ê — voire Ên — ou sur une de ses sous-parties ainsi que quelques unes de leurs propri´et´es (moyenne, variance, fonction caract´eristique). Qualifier ces lois de probabilit´e d’usuelles signifie qu’elles doivent ˆetre connues de tous et non qu’elles seraient les seules qu’on puisse rencontrer dans un probl`eme, un exercice et surtout dans une situation concr`ete. De nombreuses propri´et´es sont

prélève au hasard 10 pots et on mesure la hauteur des plants. Ces mesures sont réalisés indépendamment l'une de l'autre ? La moyenne de l'échantillon est 41 cm et l'écart type est de 1,8 cm. Est-il possible au seuil de 5% de conclure que la hauteur moyenne de la population est > à 40 cm ? Réponse : critère étudié : hauteur des bégonias. Variable X. hauteur moyenne des bégonias dans la population est appelé U hypothèses : H0 : U=40 H1 : U>40 nature du test : test unilatéral

x(t − u).y (u)du x(t) ⊗ y (t) = y (t) ⊗ x(t) Signal continu z(t) = x(t) ⊗ y (t) = +∞ −∞ x(τ ).y (t − τ )dτ Signal discret Distributivité [x1 (t) + x2 (t)] ⊗ y (t) = x1 (t) ⊗ y (t) + x2 (t) ⊗ y (t) Associativité n=+∞ z[k ] = x[k ] ⊗ y [k ] = Guillaume HIET n=−∞ x[n].y [k − n] Cours de Traitement Du Signal - Convolution/corrélation 3/10 [x1 (t) ⊗ y1 (t)] ⊗ y2 (t) = x1 (t) ⊗ [y1 (t)] ⊗ y2 (t)] Guillaume HIET Cours de Traitement Du Signal - Convolution/corrélation 4/10 Convolution Corrélation

l’observation se fait avec des instruments dont la sensibilité est de plus en plus grande, on finit toujours par trouver une évolution de la réponse dans le temps (figure 3). Ces variations sont des fluctuations plus ou moins rapides autour de la valeur moyenne du signal. Ces variations sont de deux sortes : — celles qui dépendent des paramètres extérieurs (température, flux, parasites...) : dérives, ou qui résultent du vieillissement du système : fatigue, traînage, mémoire ; — celles qui sont dues à la

redondantes). Les derni`res variables sont des donn´es fiscales : e e e TaxableIncome d´signe le revenu imposable total en euros en 2001 (pour la commune) ; Totale taxation d´signe la revenu fiscal global en euros en 2001 ; averageincome d´signe le produit moyen e e de l’impˆt sur le revenu en euros en 2001 ; medianincome d´signe le produit m´dian de l’impˆt sur o e e o le revenu en euros en 2001. Pour souligner que les variables ne se manipulent pas toutes de la mˆme fa¸on, le psychom´tricien e c e Stevens

h) i) j) k) l) m) n) o) p) q) r) s) t) u) v) w) x) y) z) Quelle est la valeur de λ? Quelle est la valeur de μ? Quelle est la valeur de s? Calculer le temps moyen entre les arrivées Calculer le temps moyen entre les traitements Calculer le taux moyen d'utilisation Combien il y a de voitures, en moyenne, dans la file? Combien il y a de voitures, en moyenne, dans le système? Les clients attendent combien de temps, en moyenne, avant d'être servi? Les clients passent combien de temps, en moyenne, dans le

phénomène périodique en faisait la moyenne des débits subissant le même phénomène, i.e. la moyenne des débits des jours « i+kh » avec k entier appartenant à [0 ;45] (vu qu’il y a 46 années). Cela revient à supposer que le phénomène aléatoire est centré. Programme permettant de désaisonnaliser : s=seq(0,0,length=365) for (i in 1:365) { for (k in 0:45) { s[i]=s[i]+B[k*365+i,2] } } s=s/46 s=rep(s,46) B[2]=B[2]-s Ce programme fait la moyenne de tous les 1er janvier sur

[2 'IT] • Proprietes Pour tous z E C* et z' E C* , arg (zz') = arg (z) + arg (z') arg (?)=arg (z)-arg (z') 'IT] • Caracterisation Homothetie z'-w=k(z-w) complexe de transformations t, t E C : z' = z + t M(z) t-7 M'(z') Translation de vecteur de centre D d'affixe n d'affixe w, WE C, et de rapport k E IR* B. Geometrie • Produit scalaire de deux vecteurs non nuls du plan B o • Produit scalaire et coordonnees Si ~ A B' IT et V admettent