Linéaire A

La régression linéaire Objectif : On souhaite expliquer une variable par d’autres vriables en cherchant un modèle entre la variable expliquée et la ou les variables explicatives. Exemple. On considère le nombre d’articles d’un produit vendus par une entreprise au cours des 5 dernières années. Année 2005 2006 200 2007 2008 Vente (milliers) 14 16 20 21 24 1. Nuage statistique. vente d'un produit ( milliers ) Vente 30 20 10 0 2003 2004 2005 2006 2007

justifi´es et r´dig´es avec soin. e e e e e Le barˆme est donn´ ` titre indicatif, il reste susceptible d’ˆtre modifi´. e e a e e Question de cours (8 points) 1. Soit E un espace vectoriel et e1 , ..., ep p vecteurs de E. (a) D´finir le rang de la famille (e1 , ..., ep ). e (b) Donner une autre caract´risation du rang. e 2. Soient E et F des espaces vectoriels et u : E −→ F . (a) Quand dit-on que u est lin´aire de E dans F e (b) D´finir Im(u) et d´montrer que c’est un sous-espace vectoriel de F . e

= {(x, y, z) ∈ R3 ; x2 + y 2 + z 2 = 0}. E3 = {(x, y, z) ∈ R3 ; x + y + z = 1}. E4 = {(x, y, z) ∈ R3 ; z(x2 + y 2 ) = 0}. Exercice 2 Parmi les ensembles suivants reconnaˆ ceux qui sont des sous-espaces vectoriels. ıtre E1 = (x, y, z) ∈ R3 ; x + y + a = 0, et x + 3az = 0 E2 = {f ∈ F(R, R); f (1) = 0} , E3 = {f ∈ F(R, R); f (0) = 1} E4 = {P ∈ Rn [X]; P = 3} , Exercice 3 Soit E un R-espace vectoriel. 1. Soient F et G deux sous-espaces de E. Montrer que F ∪ G est un sous-espace vectoriel de E ⇐⇒ F ⊂

Preparation a l’Agregation Interne 13 D´cembre 2008 e 1 Quelques exercices sur la dualit´ e Exercice 1. Soit E un espace vectoriel de dimension finie B, B deux bases de E. Notons P la matrice de passage de B a B . Quelle est la matrice de passage de la base duale B ∗ de B a la base duale (B )∗ ` ` de B ? Exercice 2. Soient a et b deux points distincts de K. Sur le K espace vectoriel E des polynˆmes de degr´ o e 3, on consid`re les formes lin´aires f1 : P → P (a), f2 : P → P (a), f3 : P →

Cours de statistiques d’IUT Chapitre 1 LES STATISTIQUES DESCRIPTIVES A. Statistiques a une variable 1. Vocabulaire de la statistique Un ensemble d’objets ou de personnes d’une étude statistique est appelé population. Un élément de cette population est appelé individu. L’étude statistique porte sur un caractère. Si le caractère est quantitatif, les mesures sont alors les valeurs d’une variable statistique (ex : un âge, une taille...). Si le caractère est qualitatif, on est obligé de le quantifier

exercice est un questionnaire à choix multiples (QCM) 4 points A B B Total 2 1. p A = . 3 1 2. p(B) = . 6 3. p A (B) = p(A ∩ B) = p(A) 1 18 1 3 A 1 9 5 9 2 3 Total 1 6 5 6 1 18 5 18 1 3 H HH 1 H 1 H = 1 18 1 ×3 = . 6 1 1 1 6+3−1 8 4 + − = = = . 3 6 18 18 18 9 8 points 4. p(A ∪ B) =p(A) + p(B) - p(A ∩B) = E XERCICE 2 A) Étude du prix de revient unitaire moyen : 72 25 1 = − 55 + 100 + 14, 4 ≈ 67, 70 ( ). 1. U (5) = 52 − 11 × 5 + 100 + 3 5 3 2. Voir à la fin. B) Étude graphique

Partie A : 1. fe1=αe1+1-αe1 fe2=1-αe2+αe2 2. Soit Xabcd tel que AX=I Alors α1-α1-ααabcd=1001 On obtient alors le système suivant : αa+1-αc=1 (L1)αb+1-αd=0 (L2)1-αa+αc=0 (L3)1-αb+αd=1 (L4) ⇔αa+1-αc=1αb+1-αd=0a+c=1 1-αb+αd=1 L1+L3⟶L3 ⇔αa+1-αc=1αb+1-αd=0a+c=1 b+d=1 L2+L4⟶L4 Donc a=1-c et b=1-d, On remplace dans les équations L1et L2 : α1-c+1-αc=1 ⇔ α-2αc+c=1 Et α1-d+1-αd=0 ⇔ α-2αd+d=0 On peut en déduire que la matrice A ne peut être

FICHE METHODE AJUSTEMENT AFFINE I) A quoi sert un ajustement affine ? a) Exemples : . Voici l’évolution du prix d ’un article sur le marché en fonction du temps. Mois 1 2 3 4 Prix 10,7 11,4 12,2 13 Est-il possible de faire une prévision acceptable du prix Le 5e mois ? Sous quelle condition ? 14 13 12 11 10 9 0 1 2 3 4 5 . Mêmes questions pour les données suivantes. Mois 1 2 3 4 Prix 9 11 11,5 10,5 12 11,5 11 10,5 10 9,5 9 0 1 2 3 4 5 b) Remarques : Dans le premier cas

tendance qui correspond à la progression de long terme, ← et les variations saisonnières qui correspondent aux fluctuations de court terme. Ces deux composantes peuvent s'ajouter l'une à l'autre - on parle alors de schéma additif - ou se multiplier entre elles et c'est un schéma multiplicatif. Détermination de la tendance (étude du mouvement de longue durée) La tendance peut être estimée par la méthode des moindres carrés. La tendance n'est valable que s'il y a une bonne corrélation entre

(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 78 9, 2 35 y x = + Tracer en utilisant la droite. Calculer une estimation du chiffre d’affaire à la fin du 7 ème mois. pharmacien observe, durant les six (6) premier mois de l’ouverture de son officine, le chiffre d’affaire en million de Fcfa. Le résultat de l’observation est résumé dans le tableau suivant ou X désigne le numéro du mois