Linéaire Marchandisage

taille : 2. Ordonnée à l’origine de la droite des moindres carrés du poids en fonction de la taille : 3. Point 1 appartenant à la droite des moindres carrés : 4. Point 2 appartenant à la droite des moindres carrés : 5. Coefficient de corrélation linéaire entre poids et taille : 6. Représenter le nuage de points et la droite des moindres carrés : 2 

la même matrice), donc ∆n = 1 et par suite Dn = (1!...n!)2 . Problème (d’après Centrale 2001 PC 2) Partie I I.A.1) On complète x en une base B1 = (x, e2 , ..., en ) de V et de même avec y : B2 = (y, e2 , ..., en ). Soit f l’application linéaire de V dans V telle que f (x) = y, f (e2 ) = e2 , . . . , f (en ) = en (f est définie par la donnée de l’image de la base B1 ). Alors f ∈ GL(V ) car f transforme la base B1 en la base B2 , et f (x) = y. Soit A la matrice de f dans la base canonique

∈ E. 2 [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 9 mai 2012 Enoncés 4 Représentation linéaire matricielles d’une application Exercice 32 [ 01275 ] [correction] Soit f un endomorphisme d’un K-espace vectoriel E de dimension n ∈ N vérifiant f n = 0 et f n−1 = 0 Exercice 28 [ 01269 ] [correction] Déterminer la matrice relative aux bases canoniques des applications linéaires f suivantes : R3 → R 2 a) f : (x, y, z) → (x + y, y − 2x + z) b) f : c) f : d) f : R3 → R3 (x, y, z)

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

ayant fait appel à l’analyse par régression linéaire multiple selon différentes logiques a priori éloignées les unes des autres. Nous verrons successivement comment la méthode des régressions linéaires multiples permet : d’analyser les liens entre une variable dépendante quantitative à expliquer et plusieurs variables quantitatives explicatives indépendantes comme on l’admet généralement ; de déterminer les équations d’un ajustement polynomial non-linéaire pour l’analyse des liens entre deux variables

telle que la moyenne et l’écart type. Nous avons ensuite réalisé des intervalles confiance pour estimer l’espérance. De plus, nous avons réalisé des tests d’hypothèse sur les différentes variables. Enfin, nous avons construit un modèle de régression linéaire. B. LES RESULTATS OBTENUS A) LES VALEURS EMPIRIQUES Nous avons recherché pour chacune des variables la moyenne et l’écart type dans l’échantillon. Nous avons ainsi calculé que l’âge moyen des fumeurs dans l’échantillon est d’environ 31 ans et

faut donc vérifier la relation dans les deux sens. De même, on ne peut pas parler de A-1 si la matrice A n’est pas inversible. • L’ensemble des matrices inversibles de Mn(K) est un groupe pour x (groupe commutatif). On le note GLn(K) « groupe linéaire des matrices carrées de format n ». Donc, GLn( K ) = { A ∈ Mn ( K ) / A est inversible} Si A et A’ ∈ GLn(K) alors AA’ ∈ GLn(K) et, ( AA ') −1 = ( A ') −1 × A−1 AC = BC (l’équivalence est vraie Conséquence : A = B seulement si C est inversible)

Régression linéaire multiple 1 Régression linéaire multiple La régression linéaire multiple est une analyse statistique qui décrit les variations d'une variable endogène associée aux variations de plusieurs variables exogènes. Par exemple, une analyse de régression multiple peut révéler une relation positive entre la demande de lunettes de soleil et différents caractères démographiques (age, salaire) des acheteurs de ce produit. La demande augmente et baisse avec les variations de ces caractéristiques

variées. Pour déterminer quelle est la droite qui aligne les données de notre exemple, nous devons effectuer un ajustement linéaire. Les trimestres sont dénommés xi : x1, x2,…... x12 Les ventes sont dénommées yi : y1, y2,…... y12 [pic] On appelle X la moyenne des xi, donc : X = [pic] On appelle Y la moyenne des yi, donc : Y=[pic] La droite de régression linéaire est de type y = ax + b, Avec: a =[pic] et b =Y - a X |Trimestres |Ventes |xi-X |yi-Y

Christian JUTTEN Systèmes asservis non linéaires Université Joseph Fourier - Polytech’ Grenoble Cours de troisième année du département 3i Options Automatique Août 2006 1 Table des matières 1 Introduction 1.1 Limitations des méthodes linéaires . . . . . . . . . . . . 1.2 Systèmes non linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Non-linéarités dans les systèmes asservis . . . . . . . . . 1.4 Systèmes asservis possédant un seul élément non linéaire 1.5 Exemples de réduction . . . . . .