Mod

Exercice 27 1. a. Trouver les plus petits entiers naturels a, b, c vérifiant : 100 ≡ a (mod. 4) ; 27 ≡ b (mod. 4) 2. 95 ≡ c (mod. 4) b. En déduire le reste de la division euclidienne 27×100 par 4. Puis, le reste de 2 795 par 4 a. Calculer le reste de la division euclidienne de 10, 100, 1000 par 9. b. En déduire les plus petits entiers naturels a, b, c vérifiant : 3×1000 ≡ a (mod. 9) ; 7×100 ≡ b (mod. 9) 8×10 ≡ c (mod. 9) c. Donner le reste de la division euclidienne de 3785 par 9 3. a. En utilisant

et au d´ ploiement des intergiciels asynchrones sur syst` me e e ` e e h´ t´ rog` ne a grande echelle. Elle vise la d´ finition d’un mod` le d’intergiciel asynchrone configurable ee e ` ´ e e permettant une configuration statique et a l’ex´ cution. Elle a pour objectif d’associer les nombreux ` e travaux dans le domaine de l’asynchrone qui ont men´ a la d´ finition des mod` les de communication e` e e asynchrones et les r´ flexions men´ es dans les intergiciels synchrones autour des nouveaux besoins de

d´eploiement . . . . . 2.1.3 Les principaux avantages . . . . . . . . . . . . 2.2 Business Intelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.1 ETL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 Data Warehouse . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.3 Mod´elisation multidimensionnelle . . . . . . . 2.3 SGBD NoSQL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 Qu’est-ce qui caract´erise un SGBD NoSQL ? . 2.3.2 Google : BigTable . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.3 Apache(HADOOP) : HBase . . . . .

Chapitre 1 Inf´ erence statistique et mod` ele lin´ eaire g´ en´ eral 1.1 1.1.1 Inf´ erence statistique Mod´ elisation La mod´elisation est une approche qui consiste `a approcher la r´ealit´e par un mod`ele plus simple. Le mod`ele ne pourra jamais repr´esenter compl`etement la r´ealit´e dans toute sa complexit´e. Le mod`ele est une simplification. La maxime des mod´elisateurs dit que “tous les mod`eles sont faux, mais certains sont utiles”. Comme le mod`ele ne peut tout d´ecrire, il restera toujours

somme des chiffres de n en base b nombre de nombres premiers inf´rieurs ou ´gaux ` n e e a ´criture en base b e factorielle de n : n! = 1 × 2 × · · · × n n! coefficient binomial : Ck = k!(n−k)! n les suites (un ) et (vn ) sont ´quivalentes e a ≡ b (mod N ) a est congru ` b modulo N a 2 3 Une somme index´e par l’ensemble vide est ´gale ` 0. e e a Un produit index´ par l’ensemble vide est ´gale ` 1. e e a 2 Table des mati`res e 1 Premiers concepts 1.1 Divisibilit´ . . . . . . . . . .

cex=1.5) mod<- lm(poids~taille, data=Dataset) summary(mod) y=poids x=taille library(ellipse) plot(ellipse(mod,c(1,2)),type="n") grid() abline(h=mod$coef[2],lty=2,col="blue",cex=0.7) abline(v=mod$coef[1],lty=2,col="blue",cex=0.7) points(ellipse(mod,c(1,2)),type="l",lwd=3) points(0,0,col=1,cex=2,pch=20) points(mod$coef[1],mod$coef[2],pch=18,cex=3,col="red") ### jack <- rstudent(mod) ta=qt(1-(0

Conseil en Organisation et Strat´gie e ´ ´ Econometrie Le mod`le de r´gression lin´aire e e e 1 Corinne Perraudin Ann´e 2004-2005 e Introduction Bibliographie Chapitre 1 : Quelques rappels statistiques ´l´mentaires ee 1 Variable al´atoire, esp´rance et variance e e 2 Covariance entre deux variables al´atoires e 3 Estimation 4 Quelques lois d´riv´es de la loi normale e e Chapitre 2 : Le mod`le de r´gression simple e e 1 Les hypoth`ses du mod`le e e 2 M´thodes d’estimation (MCO et MV) e 3 D´composition

ISG Sousse-Paris 1 Sorbonne (Mohamed AMARA, ISG Sousse-Paris 1 Sorbonne) Master-finance 1 / 38 Plan du cours Introduction Chap 1 Chap 2 Chap 3 Plan 1 Introduction 2 Rappels • Mod`le de regression simple e • Mod`le de regression multiple e • Mod`le de regression g´n´ralis´e e e e e 5 ´ Econom´trie des donn´es de panel e e ´ Econom´trie des donn´es qualitatives e e ´ Econom´trie des donn´es de comptage e e 6 Equations structurelles

25 26 27 29 31 31 31 32 34 34 2 M´thodes d’analyse e 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Analyse visuelle . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Analyse par d´composition . . . . . . . e 2.3.1 Principe de d´composition . . . . e 2.3.2 Mod`les additifs et multiplicatifs e 2.3.3 Techniques de lissage . . . . . . . 2.3.4 D´composition classique . . . . . e 2.3.5 Pr´vision par d´composition . . . e e 2.4 Analyse statistique . . . . . . . . . . . . 2.4.1 Coefficient d’autocorr´lation . . .

FTP - Volet vert - 2 mod - Blanc - LCS² Prise RJ 45 Prog Mosaic - Cat. 6 - FTP - Volet orange - 2 mod - Blanc - LCS² Prise RJ 45 Prog Mosaic - Cat. 6A - STP - volet vert - 2 mod - blanc - LCS² Prise RJ 45 Prog Mosaic - Cat. 6A - STP - volet orange - 2 mod - blanc - LCS² Prise double RJ 45 Prog Mosaic - goulotte clippage direct - Cat. 5e FTP 3 mod LCS² Prise double RJ 45 Prog Mosaic - goulotte clippage direct - Cat. 6 FTP 3 mod LCS² Prise RJ 45 Prog Mosaic - Cat. 5e - UTP - 1 mod - blanc - LCS² Prise