Model 1

d’autres voies théoriques ont été explorées, en particulier celle de la recherche de rentes, les principales théories de la gouvernance s’inscrivent dans le paradigme fonctionnaliste de l’efficience et reposent toutes, plus ou moins explicitement, sur un modèle particulier de création et de répartition de la valeur par l’organisation. Dans ce paradigme, toute organisation est supposée avoir pour but, via la coopération, de produire un surplus par rapport aux ressources consommées et de le répartir de façon

Organisations Thème : LE Modèle SCOR Thème : LE Modèle SCOR Année universitaire 2011/2012 SOMMAIRE : Introduction * Définition * Les processus du modèle * Les apports du modèle * Convergence scor/sigmasix conclusion

Techniques avancées de prévision économique Christophe Tavéra Université de Rennes 1 PLAN DU COURS • Remarques introductives • 0. Prévisions économiques Niveau 0 : l’opération débrouille • 1. Préciser les caractéristiques de la prévision • 2. Première étape incontournable : analyser graphiquement les séries • 3. Techniques de lissage • 4. Décomposition tendance déterministe - fluctuations • 5. Décomposition saisonnalité déterministe - fluctuations • 6. Modélisation des fluctuations

formation@bfd.fr PUBLICS CONCERNÉS    Responsable de projets, responsable qualité, responsable de développement logiciel ou système, MOA, MOE ; ® Tout public désirant s’approprier le modèle CMMI ; Toute personne souhaitant intégrer un comité d’évaluation afin de participer à la mesure de la mise en ® œuvre du modèle CMMI dans une organisation. PRÉ-REQUIS  « Connaissance pratique des activités d’ingénierie système et génie logiciel » ;  « Expérience de responsabilité de projet et connaissance

KDD Pratique du DM Méthodologie du DM 1 Introduction  Par analogie à la recherche des pépites d ’or dans un gisement, la fouille de données vise :   à extraire des informations cachées par analyse globale à découvrir des modèles (“patterns”) difficiles à percevoir 2 Définition  Data mining  ensemble de techniques d'exploration de données afin d'en tirer des connaissances (la signification profonde) sous forme de modèles présentés à l ’utilisateur averti pour examen

observables (la performance) elle va inférer la structure et le fonctionnement inobservables (ou compétence). Sur le plan théorique, elle choisit le cadre du modèle mental, global du fonctionnement cognitif. Choix méthodologique : Stella Vosniadou opte pour le questionnaire par question ouverte, qui convient mieux pour capturer les modèles mentaux des enfants. Les questions se présentent donc sous la forme suivante : Quelle est la forme de la terre? Est ce que la terre a une fin? Peut on en tomber

(1954) montre que les model ARMA permettent de représenter la plupart des processus stationnaire. L’Approche de Box et Jenkins (1976) consiste en une méthodologie d’étude systématique des séries chronologiques stationnaires à partir de leurs caractéristiques afin de déterminer, dans la famille des modèles ARIMA, le plus adapté à représenter le phénomène étudié. Quatre étapes principales sont définies : identification, estimation, test d’adéquation du model et prévision 1. NOTIONS DE BASE Pour

introduction, nous examinons d'abord le modèle de régression binaire, puis le modèle polychotomique nominal. Nous passons ensuite en revue trois modèles pour la régression polychotomique ordinale. Nous clôturons par une discussion relative aux modèles polychromiques. Dans la pratique, il arrive fréquemment que l'appartenance aux classes soit décrite par des codes numériques. Ainsi, au lieu de noter les degrés d'attaque par A, B, C ou D, on peut les identifier par les codes 0, 1, 2 ou 3. Ce codage est purement

1 La régression sur données de panel I. Définition Les données utilisées en économétrie sont le plus souvent des séries chronologiques, tel le nombre de naissances enregistrées par an dans le département de la Mayenne de 1953 à 2007. On peut à l'inverse disposer de données concernant une période donnée, dites en coupe instantanée, tel le nombre de naissances enregistrées en 1971 dans chacun des départements français. Les données de panel, ou données croisées, possèdent les deux dimensions précédentes

http://cedric.cnam.fr/~saporta ENG200, octobre 2011 1 ENG200, octobre 2011 2 Peut–on tout faire dire aux chiffres? • La statistique : une discipline rigoureuse qui traite de l’incertain et du variable! • Maitriser l’aléatoire dans un monde non déterministe ENG200, octobre 2011 3 Plan 1. Définitions 2. Comment recueillir les données 3. Inférence et modélisation 4. Le “data mining” 5. Construction et choix de modèles 6. Conclusions ENG200, octobre 2011 4 "La statistique"