Matrice normale

sont définies par les probabilités élémentaires et la fonction génératrice, les lois continues par la densité et la fonction caractéristique. Pour les lois unidimensionnelles, on donne la variance, et pour les lois multidimensionnelles, on donne la matrice de covariance. Les fonctions spéciales suivantes sont utilisées : • +∞ − x a −1 e x dx . 0 la fonction Gamma est définie pour a > 0 par Γ(a ) = ∫ Propriétés : ∀n ∈ !*, Γ(n) = (n − 1)! , Γ(1) = 1 , Γ(1 / 2) = π , ∀a > 1, Γ(a ) = (a − 1)Γ(a − 1)

Notion de matrice A est une matrice 3 x 3 car elle est composée de 3 lignes et de 3 colonnes (L x C). Ses composants sont les aij où i est le n° de ligne et j celui des colonnes. On peut utiliser les matrices pour résoudre des systèmes : On peut écrire, x1’= a11 x1 + a12 x2 + a13 x3 x2’= a21 x1 + a22 x2 + a23 x3 x3’= a31 x1 + a32 x2 + a33 x3 II.Opération sur les matrice A/ Egalité 2 matrices A et B sont égales si pour tout i et j, on a : aij = bij. B/ Somme et différence Soit 2 matrices A et

MATHEMATIQUES (Semestre 4 ) – ALGEBRE II – Travaux Dirigés -TDProfesseur : M.REDOUABY Série d’exercices Quelques corrigés Partie 1 Exercice 1 On considère les trois matrices suivantes :         −2 0                 7 ; B= A= 0 3 0 5 0 C= 0 4                         0 −11 −11 Exercice 1 1) Calculer : 2A -3B + 4C ; det((A-B+2C) ) 3 Exercice 1 2)

d’une application linéaire Chapitre 3 : Matrices I- Généralités (définition, matrices particulières) II- Matrices carrées 1. Matrice diagonale, Matrice triangulaire 2. Matrice symétrique, Matrice antisymétrique III- Opérations sur les matrices 1. Addition, Multiplication, Puissance 2. Propriétés de l’ensemble des matrices 3. Matrice inversible IV- Matrice inverse : Méthode de Gauss-Jordan V- Matrice associée à un système de vecteurs VI- Matrice d’une application linéaire VII- Changement

voir ✓ La définition d’une matrice ✓ Plusieurs définitions de matrice particulière ✓ La somme de matrices ✓ La multiplication d’une matrice par un scalaire ✓ La multiplication de matrices Définitio n: Une matrice de format est un tableau rectangulaire ordonné de éléments disposés sur lignes et colonnes. rfois, on spécifie la taille de la matrice ici 3 Définitio Une matrice ligne est une matrice de forma n: Exempl e: Définitio Une matrice colonne est une matrice de n: format . Exempl e:

................................................................. 1.3.2 Exemples fondamentaux ................................................................... Lois de probabilités classiques en statistique................................. Loi normale unidimensionnelle.................................................................. Loi du khi-deux ............................................................................................ Loi de Student.......................................

tous les autres facteurs explicatifs non pris en compte dans le modèle. L’analyse de régression repose sur un certain nombre de postulats : La variable explicative X est mesurée sans erreur. Les erreurs aléatoires ε sont distribuées selon une loi normale de moyenne nulle et de variance constante inconnue. Les erreurs aléatoires ε sont non corrélées avec la variable explicative. Les erreurs aléatoires ε sont non corrélées entre elles. - 1.2.2. Ajustement du modèle. Le diagramme de dispersion

). Par exemple, les statistiques usuelles sont : 1 – la moyenne empirique X = n n Xi , i=1 2 1 2 – la variance empirique Sn−1 = n−1 n Xi − X , i=1 – ... Exemple 1 La v.a. Tn = n Xi (somme des Xi indépendants) a pour loi de probabilité une i=1 loi normale N (nµ, nσ 2) si la structure est (IR, B(IR), N (µ, σ 2))n . La probabilité P sera définie, selon l’un des deux cas, par :   la loi conjointe Pθ (X1 = x1 , . . . , Xn = xn ) dans le cas de v.a. discrètes, ou  la densité conjointe fX;θ (x1 , .

CHAPITRE 12. Variables al´atoires ` deux dimensions ; esp´rance conditionnelle. Lois normales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 e D´finitions et premi`res propri´t´s. Loi de probabilit´ absolument e e ee e continue, densit´ de probabilit´. Loi de probabilit´ conditionnelle, e e e esp´rance math´matique conditionnelle, r´gression. R`gles de cale e e e cul concernant les esp´rances conditionnelles. La loi normale a e ` deux dimensions. Compl´ments et exercices. e e e CHAPITRE 13. Fonction g´n´ratrice

demande qui, le plus souvent, est une loi normale. Elle peut, par exemple, calculer la probabilité de réaliser ses objectifs de vente ou d'atteindre le seuil de rentabilité. Ce calcul de probabilité renvoie à l'utilisation de la loi normale par le calcul de la valeur de la variable centrée réduite t = (X – m) / (, X représentant le plus souvent la demande. Exemple : Les ventes annuelles en quantités (Q) des planches à voile Junior suivent une loi normale de moyenne 2 300 et d'écart type 150. Pour