Matrice de passage

patient garde le plus longtemps -S s i ar possible à ce niveau. éP t i • Avantages ers v i Un • Geste naturel • Absorption rapide (veine jugulaire, puis veine cave, puis ud S circulation générale, puis distribution, puis site d’action) s ari P • Pas de passage par le foie té rsi • Pas de destructionnidu ve PA par les fluides digestifs U • Inconvénientsd u • Faible surface s-S d’absorption i r a • Délicat é P chez l’enfant, personnes âgées, alités t i rs • nRisque d’absorption incomplète i ve U • Risque

vectoriels, applications linéaires et matrices 3.1 Espaces et sous espaces vectoriels . . . . . . . . . . . . . 3.1.1 Rappels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.2 Somme et somme directe de plusieurs sous espaces 3.2 Applications linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1 Rappels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.2 Sous espace stable par une application linéaire . . 3.2.3 Polynômes annulateurs d’une application linéaire . 3.3 Matrices d’une application linéaire .

Choix d’un marché à partir d’une matrice de comparaison pondérée. En vous appuyant sur l’annexe I, vous : - réfléchirez au projet global afin d’attribuer un coefficient de pondération pour chaque critère - analyserez les informations sur chaque pays afin de déterminer les notes correspondant à chaque critère (vous justifierez vos notes par un tableau à deux colonnes reprenant les opportunités / menaces pour chaque marché). 2- Elaboration d’une matrice Mac Kinsey. En vous appuyant sur

d’établissements de crédit. 2) PORTEFEUILLE D’ACTIVITES : Les matrices de portefeuille ont pour but de dire si les activités proposées par l’entreprise sont équilibrées ou si au contraire l’entreprise est menacée du fait d’un déphasage avec les attentes ou d’un manque de performance vis-à-vis des concurrents. On peut évoquer les deux matrices suivantes : * Matrice McKinsey : Deux dimensions définissent cette matrice : l’attrait du secteur (taille, taux de croissance, marges possibles

entre les fournisseurs d'un bien ou service; • la contribution du bien ou service au profit de l'entreprise qui l'acquiert. L'importance de ce second critère est illustrée par la matrice de Kraljic (Purchasing must become supply management, Harvard Business Review, sept./oct. 1983): De cette matrice on peut déduire que le recours à l'e-business: • • pour fidéliser la relation avec un partenaire sera d'autant plus utile que l'intensité concurrentielle est faible et que le produit est

série). - Une matrice (ou un vecteur) ne peut avoir d'indice négatif ou nul. Les indices sont nécessairement entier. - Introduire un tout début de programme "clear all" afin de vider la mémoire du workspace - éviter les structures en boucle (il y a pratiquement toujours une autre solution de programmation de type vectoriel ou matriciel plus compacte et plus rapide sous matlab). - M' est la transposée de M. - M(3:7,:) est une sous matrice de M composée des lignes 3 à 7 de la matrice M sur toutes

L’ENTREPRISE : Historique de SERRIB : 1992- Naissance de l’Entreprise 1995- Reprise de l’activité réparation de portables Zénith Data Systems 1996- Reprise de l’activité réparation d’Olivetti 1997- Développement de la réparation de composant et de matrices LCD ( écrans plats) 1998- Développement de la réparation de composants BGA 1999- SERRIB intègre une nouvelle usine faite sur mesure pour ses besoins opérationnels à Belfort 2002- Obtention de l’agrément de réparation CANON 2003- Obtention de l’agrément

Systémes d’équations linéaires et dualité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 6 7 9 Représentation matricielle : 2.1 Représentation d’une famille de vecteurs : 2.2 Représentation des applications linéaires . 2.3 Rang d’une matrice : . . . . . . . . . . . . 2.4 Changement de bases . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3ème étape : validation par audit de gamme Audit se réalise en fonction de 3 stratégies : - Stratégie d’abandon : attention, on n’abandonne pas nécessairement un produit en déclin et on ne garde pas forcément un produit en lancement (débat des matrices) - Stratégie de diversification : ex : Nestlé avec Nespresso pour voir s’ils sont en cohérence (réussite) - Stratégie de recentrage : ex : Danone a vendu Lu pour des raisons marketing (repositionnement sur la santé et abandon du plaisir) L’audit

dichotomiques en termes de variable latente . . . . . . 21 2 Estimation des Paramètres par la Méthode du Maximum de Vraisemblance . . . . . . 26 2.1 Estimation par maximum de vraisemblance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.1.1 Matrices Hessiennes et Matrices d’information de Fischer . . . . . . . . . 28 2.1.2 Unicité du maximum global de la fonction de log-vraisemblance . . . . . . 30 2.2 Algorithmes de maximisation de la vraisemblance . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3 Propriétés Asymptotiques