Model 2

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 stationnaires • 7. Trend et saisonnalité stochastiques • 8. Les principaux modèles de régression utilisés en prévision • 9. Évaluation et combinaison de prévisions • 10. Incertitude associée aux prévisions 2 Remarques introductives

carrée de 2 : SQRT(2)) Pour modéliser (ou ajuster une courbe mathématique à des données expérimentales) - Cliquer sur la barre « Modélisation » (barre latérale gauche) lorsque vous êtes dans la fenêtre « graphe ». Une fenêtre s’ouvre à gauche de celle du graphe avec un cadre « expression du modèle » et un autre « résultats de la modélisation ». - On peut ensuite : - soit inscrire l'expression de la modélisation dans la case « expression du modèle » : - soit cliquer sur l'icône (« modèle prédéfini »)

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

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 Données entrepôt Data mining Découverte de modèles Connaissances Compréhension Prédiction 3 Définition du DM  « l’ensemble des algorithmes

Thème : La recherche d’information et la charge cognitive : le modèle EST FICHE DE LECTURE PSYCHOLOGIE UNIVERSITE CHEIKHANTA DIOP FACULTE DES SCIENCES ET TECHNOLOGIES DE L’EDUCATION ET DE LA FORMATION 15/06/2010 Présenté par : Amadou Diop SALL F2B1 Sous la direction de M. Abdoul DIALLO Le modèle EST (Evaluation, Sélection, Traitement) est un modèle cognitif qui a contribué à enrichir les nombreuses recherches faites dans le domaine de la recherche d’information

la grille de priorisation - le modèle en étoile complet Ces différents outils et modèles sont décrits dans le support de cours. 2 ETL (4pts) Vous choisirez la table de fait la plus intéressante et ses dimensions associées. Ce modèle sera implémenté dans sql server et vous développerez le ou les packages de l ETL SSIS pour alimenter ce modèle à partir de la base de données AdventureWorks 3 cube OLAP (4 pts) Vous construirez le cube à partir de ce modèle en étoile. L’assistant de construction

développement, qui se déroule de l’étude préliminaire à la livraison au client (ou recette « ») et qui nous intéresse ici. 2. le processus de développement logiciel Ecole Supérieure d’Ingénieurs de Luminy / département ES2I, Marseille 1 Cours de Génie Logiciel Laurent Henocque Conduite de projet informatique 2.1. le développement en cascade ou en V 2.1.1. la cascade simple Le modèle le plus ancien de processus logiciel est hérité de la grande industrie et du bâtiment. Il consiste à considérer que

5 Conclusion………………………………………………………………………………………..….... 5 Le ADDIE spirographe………………………………………………………………………………… 6 Références bibliographiques…………………………………………………………………………. 7 2 Introduction En édition de manuels scolaires, les acteurs d’un système d’apprentissage ont l’habitude d’appliquer les étapes du modèle ADDIE selon une séquence linéaire. L’analyse les besoins du marché, le développement, la conception du matériel, l’implantation, et l’évaluation sont les principales étapes du processus

Et pourtant, les entreprises les mieux placées pour profiter de la reprise allaient être les entreprises innovantes. Celles qui auraient la capacité d'offrir au bon moment de nouveaux produits et services, de nouveaux concepts, même de nouveaux modèles d'entreprise. Les dirigeants qui ont toujours gardé le cap se frottent certainement les mains aujourd'hui. Les autres ont une occasion en or de prendre - ou rependre - le train de l'innovation. Parfois, nous faisons l'erreur de penser que la

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" Rapport