Matrice transposée

. 3.8 Le calcul de l’inverse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.9 Les méthodes de changement de pivot . . . . . . . . . . . . 3.10 L’analyse de stabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.10.1 Le conditionnement d’une matrice . . . . . . . . . . 3.10.2 L’analyse a priori . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.10.3 L’analyse a posteriori . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.11 Raffinement itératif . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.12 Les méthodes itératives

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

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 9.4.3 Un exemple : consommation des véhicules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 9.4.4 Quelques remarques sur les matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 9.5 Propriétés des estimateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 9.5.1 Biais

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Exercices d’approfondissement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vii xi 1 1 21 31 40 40 62 71 81 81 87 98 103 103 104 112 112 139 153 Chapitre 2. Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1 2.2 2.3 L’essentiel du cours et exercices d’assimilation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Exercices d’entraînement . . . . . . . .

statistique en « sous – nuages » comprenant chacune (n–1) données du sous nuages précédent, et à remplacer chaque sous nuage par un point tel que : x’i = médiane des xi – yi = moyenne des valeurs yi. B. Opérations sur les matrices : 1 – matrices transposées : 1 3 4 1 2 A = A = 3 -1 2 -1 5 4 5 2 – L’addition : 1 -1 3

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9.4.3 Un exemple : consommation des véhicules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9.4.4 Quelques remarques sur les matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9.5 Propriétés des estimateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9.5.1 Biais . . . . . .

PRESENTATION DU GROUPE RENAULT A. Son Histoire B. Sa stratégie globale a. Quelle est la stratégie de Renault b. Identification des DAS II. ANALYSE STRATEGIQUE A. Analyse du portefeuille d’activités : Matrice ADL B. Hexagones Sectoriels a. Pour la DAS automobile b. Pour la DAS services financiers III. DIAGNOSTIC INTERNE ET EXTERNE A. Diagnostic interne B. Diagnostic externe IV. LE SECTEUR AUTOMOBILE

1. Algèbre 1.1 Relations 1.2 Structures algébriques 1.3 Nombres entiers, nombres rationnels 1.4 Arithmétique dans Z 1.5 Polynômes et fractions rationnelles 1.6 Généralités sur les applications 1.7 Applications linéaires – Espaces vectoriels 1.8 Matrices – Déterminants – Systèmes linéaires 1.9 Espaces vectoriels euclidiens 1.10 Réduction des endomorphismes 1 1 2 5 7 8 11 12 17 22 26 2. Analyse 2.1 Espaces vectoriels normés 2.2 Nombres réels 2.3 Nombres complexes 2.4 Suites 2.5 Fonctions réelles

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 9.4.3 Un exemple : consommation des véhicules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 9.4.4 Quelques remarques sur les matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 9.5 Propriétés des estimateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 9.5.1 Biais .

Ressources et des Emplois C•est le tableau de synth‡se des op€rations sur biens et services. C•est un tableau † double entr€e qui peut se d€composer en cinq parties : P R C X E branche j Branches ‹ Matrice des productions Ressources en produits (Offres) produit i Matrice des C I Emplois finals Produits Œ El€ments de la valeur ajout€e Le TRE permet une analyse d€taill€e du processus de production et de l•utilisation d•un bien ou d•un service ainsi que le revenu g€n€r€