Matrice transposée

t allant du deuxième trimestre de l’année 2013 au dernier trimestre de 2022 et i de 1 à 5 Donc l’estimation sera :CAt = α1 TCt+ α2CAC40t + α3 IPCt + α4TXILt + α5TXICt + ß + εtOuY = XA + εAvec Y la matrice de CA, X la matrice des xpn et A la matrice des coefficients αn.Avec p allant de 1 à 5 et n de 1 à 39 Avec t allant du deuxième trimestre de l’année 2013 au dernier trimestre de 2022. Ce choix de période s’explique car il nous

MATRICIEL I. DÉFINITION DE MATRICES ET OPÉRATIONS SUR LES MATRICES A. DÉFINITION 1. Sous-matrice d’une matrice donnée 2. Transposée d’une matrice 3. Des matrices particulières : la matrice identité et la matrice nulle 4. Matrices unicolonnes et unilignes 5. Exemples de matrices B. OPÉRATIONS SUR LES MATRICES 1. Égalité de deux matrices 2. Somme et différence de deux matrices 3. Produit d’une matrice par un nombre 4. Produit de matrices II. INVERSION DES MATRICES A. DÉFINITION DE L’INVERSE

Comment des écarts de 0.75% et 0.4% (0.132 et 0.234 au lieu de 0.133 et 0.233) peuvent-ils conduite à des bi aussi différents ? Source: C. Porte, A. Delacroix, Les Plans d’Expériences, Techniques de l’Ingénieur Attention au déterminant de la matrice ! Opérateur A Masse du réactif 1 (g) (X1) Masse du réactif 2 (g) (X2) Expérience 1 0.3 0.4 Expérience 2 0.1 0.133 Masse du réactif 1 (g) (X1) Masse du réactif 2 (g) (X2) Expérience 1 0.3 0.4 Expérience

complexes sont prédéfinies dans Matlab : real, imag, abs, angle (en radian), conj. >> r = abs(z); >> theta = angle(z); >> y = r*exp(i*theta); 1.3. Vecteurs, matrices et leur manipulation En fait, toute variable de Matlab est une matrice (scalaire : matrice 1x1, vecteur : matrice 1xN ou Nx1). On peut spécifier directement une matrice sous la forme d'un tableau, l'espace ou la virgule sépare deux éléments d'une même ligne, les points virgules séparent les éléments de lignes distinctes.

• • • • , et gaussien). Hypothèses structurelles • absence de colinéarité entre les variables explicatives, i.e. X 'X est régulière, det(X 'X) ≠ 0 et (X 'X)-1 existe (remarque : c'est équivalent à rang(X) = rang(X 'X) = p + 1) ; • • tend vers une matrice finie non singulière lorsque n → +∞ ; Les X j sont déterminées sans erreurs, j = 1, …, p ; Le modèle est bien spécifié en moyenne ; Homoscédasticité des erreurs (variance constante) Pas d'autocorrélation des erreurs. Les erreurs sont linéairement

commun. 92,6 85,2 On a donc ici trois gènes apparentés, il s’agit d’une AVT 100 (2≠) (4≠) famille multigénique. 81,5  Ces gènes sont apparus par OT 100 (5≠) - 2 duplications successives - et mutations indépendantes des différentes ADH 100 copies, transposées sur d’autres locus du chromosome 20 il s’agit de mutations ponctuelles (substitutions) AVT ADH AVT OT OT AVT Doc 3 : séquence peptidique des 3 hormones Comparaison : % d’identité et AA≠ AVT OT ADH 88,9 88,9 AVT 100 1AA≠/9 1AA≠/9 77,8 OT 100

Algèbre linéaire (3) : matrices A) Matrices 1 - Définitions : matrice, matrices carrées, matrices particulières, transposition, trace. 2 - Structure d’espace vectoriel : opérations, base canonique, dimension, linéarité de la transposition et de la trace, sous espaces classiques et leurs dimensions. B) Représentation matricielle des applications linéaires 1 - Matrice d’une application linéaire dans deux bases : isomorphisme entre L(E, F ) et Mp,n (K). 2 - Multiplication des matrices : deux bases étant

mSR . cos(α − 4Π / 3). iR 2   i  lS   iS 3   mSR . cos(α − 4Π / 3) mSR . cos(α − 2Π / 3) mSR . cos(α )   R3     [LS] [MSR] ms lS mS (3.1) [LS] : matrice [3,3] est appelée matrice inductance du stator et [MSR] : matrice [3,3] également, est la matrice inductance mutuelle entre le stator et le rotor. [MSR] est une matrice circulante en ce sens que la 2ème ligne est obtenue à partir de la 1ère en décalant d’un cran vers la droite chaque terme. De façon similaire, on aura au rotor :

tableau augmenté, de   a si j ∈ [[1, p]] i,j terme général ti,j = . Ces  b si j = p + 1 i présentations simplifiées sont intéressantes pour le traitement informatique d'un système linéaire. Elle conduisent naturellement à l'utilisation de matrices. Solutions dans Rp d'un système linéaire. Si s désigne le système linéaire on note S(s) l'ensemble des solutions. S(s) est un sous-ensemble de Rp . Système linéaire homogène : les bi sont tous nuls. Dans le cas homogène, pour tout couple

programme ! bouton RUN - Pour interrompre l’ exécution d’ programme ! F1 un - Pour sauvegarder le programme ! bouton SAVE ou SAVE AS 2 Les di¤érentes catégories d’ objets Les programmes EViews font intervenir di¤érents objets : des vecteurs, des matrices, des séries, des équations, .... Avant de pouvoir utiliser ces objets dans un programme, il convient préalablement de les déclarer, c’ est-à-dire de leur donner un nom et d’ spéci…er la nature. On pourra ensuite dé…nir leur en contenu et leur appliquer