Matrice transposée

Chap. V – Analyses Factorielles 1 Chapitre V ANALYSES FACTORIELLES _____ Définition et propriétés des analyses factorielles : On est en présence d'un tableau de données réelles sous forme de matrice X (n,p) de n lignes et p colonnes. Les n lignes de X représentent un nuage de n points dans un Espace Vectoriel Rp de dimension p. (respectivement, les p colonnes représentent p points dans l'E.V. Rn ) Une représentation graphique de ces points dans cet espace est bien entendu impossible

deux parties", la mise en concurrence conduit à "stimuler la rivalité entre les fournisseurs et à reporter continuellement les commandes de l'entreprise vers la source d'approvisionnement la plus compétitive". Outils de gestion de l'information Transposées à l'environnement amont dès la création du concept de marketing achat, les études de marché sont utilisées pour positionner l'entreprise par rapport aux fournisseurs et aux autres entreprises acheteuses. Il s'agit d'évaluer l'offre et la demande

en 1905. Il s’agissait pour lui de mettre en place une représentation graphique des inégalités de revenus pour se faire une idée sur le caractère plus ou moins égalitaire de la répartition de ces masses au sein de la population .Cette courbe a été transposée pour servir la mesure de la répartition d’une donnée statistique quelconque, à savoir : * les inégalités de répartition d'un actif ou de toute autre distribution de richesse * l'état de la répartition des clients au sein d'une clientèle

NOTES DU COURS DE MATHS 3 CHRISTIAN LÉONARD 1. Rappels sur les espaces vectoriels Nous rappelons quelques propriétés fondamentales de l’espace vectoriel Rn . Nous revisitons en particulier les notions de base vectorielle et de matrice qui ont été introduites dans le cours de Maths 2. 1.1. Vecteurs, bases, parties libres. L’ensemble Rn est composé des éléments − → x = (x1 , . . . , xn ) = (xi )1≤i≤n où les xi , 1 ≤ i ≤ n sont des nombres réels. Rn est donc le produit cartésien de n copies

suppose qu'aucune des variables explicatives du modèle ne peut s'écrire comme une combinaison linéaire des autres variables. Ce qui revient à inversible avec la transposée du vecteur en notation vectorielle et à inversible avec la transposée de la matrice en notation matricielle. Cette condition est souvent exprimée par le fait que la matrice est de rang maximum. En régression simple, il suffit de dire que tels que . Normalité des termes d'erreur Une hypothèses plus forte que les deux premières est

g,l,k)*dt; end figure(2) subplot(2,1,1);plot(t,x(1,: )),ylabel(‘Position angulaire’) subplot(2,1,2);plot(t,x(2,: )),ylabel(‘Vitesse angulaire’) On explicite la fonction derive qui est utilisée dans la résolution sous Matlab, elle représente a matrice d’équations d’état : function v=derive(x,m,g,l,k) v=[x(2) ; -g/l*sin(x(1))-k*x(2)/(m*l^2)]; end B. Résultats de la simulation Figure 2 : Simulation du pendule simple 3 On retrouve bien le résultat classique et attendu du pendule qui retrouve

locale 67 70 CHAPITRE 5 Les voies de développement stratégique I II III La diversification La spécialisation et le recentrage Intégration verticale et externalisation 74 84 85 CHAPITRE 6 Les matrices de portefeuille I II Principes des matrices de portefeuille Les principales matrices de portefeuille 95 98 CHAPITRE 7 Les modes de développement I II III La croissance interne La croissance externe : les fusions-acquisitions La croissance conjointe : les alliances CONCLUSION : La valeur

. . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 REDUCTION DE JORDAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Surdiagonale de A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Matrice élémentaire de Jordan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Matrice de Jordan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4 Composition de la surdiagonale base associée à une réduite de Jordan 1.2.5 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Loi de Gauss bidimensionnelle centrée . . . . . . . . . . . 2.2 Propriétés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.1 Lois marginales des variables aléatoires X1 et X2 2.2.2 Covariance entre X1 et X2 . . . . . . . . . . . . . 2.2.3 Matrice de covariances du couple (X1 ; X2 ) . . . . 2.3 Loi gaussienne bidimensionnelle centrée et réduite . . . . 2.4 Lois gaussiennes conditionnelles . . . . . . . . . . . . . . 2.5 Lois gaussiennes bidimensionnelles quelconques . . . . . . . . . . .

s’appliquera au bloc entier - valider par la combinaison CTRL SHIFT ENTREE (les accolades se placent automatiquement) d/ Calcul de la transposée (fonction TRANSPOSE) Calculer V = tU |1 |2 |3 |5 |7 | |9 |5 |8 |22 |3 | e/ Calcul de l’inverse d’une matrice (fonction INVERSEMAT) Calculer Z = B-1 vérifier que ZB = BZ = I - Z = {INVERSEMAT(B)} |-0.3333 |0.1667 |0.2222