Logarithme discret

Chapitre 8 Variables aléatoires réelles discrètes 1 Généralités sur les variables aléatoires réelles 2 Séries doubles convergentes 3 Indépendance de variables aléatoires réelles discrètes 4 Espérance et conditionnement des variables discrètes Chapitre 9 Vecteurs aléatoires discrets 1 Couples de variables aléatoires réelles discrètes 2 Variable aléatoire fonction d’un vecteur discret 3 Vecteurs aléatoires discrets à valeurs dans Rn Chapitre 10 1

d'acquisition de biens et services. L'efficacité du processus d'exécution se mesure également par des indicateurs comme le coût de construction ou de réhabilitation par unité de longueur de route/rail/quai/piste, par le temps consacré aux activités discrètes, des tests sélectionnés de contrôle de la qualité, etc. C'est avec des indicateurs tels que la fréquence, la composition, la durée et la qualité des missions de supervision, le format et la fréquence des rapports d'inspection et d'avancement, etc

séries S et ES. 1 Le temps et la finance © Dunod. Toute reproduction non autorisée est un délit. 1.1 Court terme, long terme Les financiers et les comptables repèrent le plus souvent les flux de trésorerie – cash flow – en temps discret – discrete time –, à des dates de valeur – value dates – (des jours) en utilisant le calendrier civil. Le Code monétaire et financier encadre la pratique bancaire des dates de valeur dans les opérations de crédit et de débit (cf. L131-1-1 pour les chèques

AUTOMATIQUE Systèmes linéaires, non linéaires, à temps continu,à temps discret, représentation d'état Cours et exercices corrigés Yves Granjon Professeur à l'Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL) et directeur de l'ENSEM à Nancy 2e édition Illustration de couverture : © Simon Osbourne, Digital Vision © Dunod, Paris, 2001, 2010 ISBN 978-2-10-055087-6 Table des matières AVANT-PROPOS PREMIÈRE PARTIE MODÉLISATION DES SIGNAUX ET DES SYSTÈMES LINÉAIRES CONTINUS CHAPITRE

masculinité par opposition à la féminité, la distance hiérarchique, l’individualisme versus le collectivisme. Ils ont pu établir les relations suivantes : ← Les dirigeants dans les pays à forte aversion à l’incertitude sont supposés être plus discrets, ce qui implique une relation négative entre l’étendue de la divulgation et l’aversion à l’incertitude.(Gray & Vint ; 1995, Hope ; 2003) ← Dans les sociétés individualistes, les individus protégent leurs intérêts, l’environnement est compétitif

Vocabulaire spécifique. 2. Collecte des observations - dépouillement. II. Présentation des données. page 9 1. Série statistique - Tableaux. 2. Représentations graphiques. 2.1. Variable qualitative. 2.2. Variable quantitative discrète. 2.3. Variable quantitative continue. 2.4. Autres types de représentations. CHAPITRE II. Les caractéristiques des distributions à un caractère quantitatif. (Traitement et interprétation des données). page 17 I. Caractéristiques

 vivant  à  Bruxelles,  le  nombre  d’enfant  par  ménage  est  une  caractéristique   quantitative. 5.3. Variable discrète/continue Discrète= prendre nombre fini de valeurs Exemple :  jet  de  dé,  âge  des  étudiants,… Lorsqu’on  jette  un  dé,  on  ne  peut  pas  s’attendre  à  d’énormes  résultats,  on  obtient  un  chiffre  allant  de   1 jusque 6. Les variables discrètes sont limitées. Continue= prendre toutes les valeurs possibles dans un certain intervalle Exemple :  poids,  longueur

sur le jargon 2.1 2.1.1 Les fonctions aussi vont acheter leur pain Exponentielle et Logarithme 1. Logarithme et Exponentielle vont au restaurant. Qui paie ? Exponentielle, car Logarithme ne paie rien. ∗ 2. Plus tard dans la soirée, Logarithme et Exponentielle vont dans une boîte de nuit. Logarithme danse, discute et s’amuse, mais Exponentielle reste seule dans son coin. Au bout d’un moment, Logarithme va la voir et lui demande ce qui ne va pas. Exponentielle répond : « J’ai beau essayer de

une notion importante : la paramétrisation du signal considéré. En effet, pour les fins de la reconnaissance vocale, une question importante se pose : sur quel type de signal travailler ? Il est envisageable de travailler directement sur le signal discret {At }t∈1...T , obtenu par échantillonage (par exemple à 8 kHz, ce qui convient pour la voix humaine) d’un signal continu A(t). Mais cette représentation possède un défaut majeur : en présence d’un bruit coloré, c’est-à-dire sélectif en fréquences

. . . . . . . . . . . 5.5.5 Distribution exponentielle . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6 Distribution bivari´ee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6.1 Cas continu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6.2 Cas discret . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6.3 Remarques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6.4 Ind´ependance de deux variables al´eatoires . . . . . . . . 5.7 Propri´et´es des esp´erances et des variances . . . . . .