Modèle linéaire généralisé

12/01/2011 Table des matières I- Introduction : Présentation du sujet et de la problématique Description des variables du modèle II- Analyse Descriptive de la base de données Statistiques descriptives (moyennes, variances, écarts types ...) Analyses graphiques III- Estimation par la méthode des MCO  Processus de sélection du modèle le plus significatif IV- Tests complémentaires Statistiques de Jarque-Berra, Breusch-Pagan, Goldfeld-Quandt, Durbin Watson

du territoire ; une construction de logements d’autant plus dynamique qu’elle est alimentée par le développement des résidences secondaires ; une forte artificialisation des sols alimentée par le modèle du logement individuel, le tout créant, à l’instar des zones périurbaines des grandes villes, un « modèle de développement extrêmement consommateur d’espace » (Datar, 2004). Or, par opposition aux territoires périurbains, le milieu littoral présente la caractéristique d’être restreint. La limitation

situation où l’on souhaite apprendre des données : Données : But : (xi , yi ) ∈ Rn × R, i ∈ {1, . . . , N } trouver un « modèle » y = f (x) susceptible d’avoir généré les données (1) dans le but de pouvoir ensuite prédire au mieux le comportement sur une nouvelle donnée brute x ∈ Rn . Un expert, sachant d’où sont extraites les données, choisit alors une catégorie de modèles potentiels, à savoir une famille (fθ )θ∈Rp de fonctions Rn → R régie par des paramètres θ ∈ Rp . Notre objectif est alors

......................................................................21 III - 1 Approche expérimentale: essai de traction ..................................................................................21 III - 2 Loi de comportement élastique linéaire (en HPP) .......................................................................22 III - 3 Théorème de superposition ..........................................................................................................24 III - 4 Critères de

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Optimisation et LMI 2.1 Généralités . . . . . . . . . . . . . 2.2 Minimisation sans contraintes . . . 2.3 Minimisation avec contraintes . . . 2.4 Optimisation convexe . . . . . . . . 2.5 Programmation linéaire . . . . . . 2.6 Programmation semi-définie - LMI 2.7 Bibliographie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 2 7 13 23 28 28

sciences partageront désormais la même grille de lecture. Dès le départ, des chercheurs se sont insurgés contre une telle transposition d'un schéma mathématique dans d'autres disciplines. Toutefois, pendant plus de trois décennies, cette théorie linéaire inspirera la plupart des approches de la communication, et le schéma établi par le mathématicien Shannon – émetteur/message/récepteur – deviendra la référence obligée pour tout néophyte en sociologie des médias. L'école de Palo Alto Une école originale

Hugo, « Elle était déchaussée », Exemple de rédaction de la lecture linéaire Introduction : · Présentation auteur, œuvre, texte : Les Contemplation s est sans nul doute le recueil majeur de la création poétique de Victor Hugo. Publiée en 1856, cette œuvre témoigne du double drame qui a frappé le poète romantique avec, d’une part la mort tragique de sa fille Léopoldine et, d’autre part, sa fuite et son exil à Jersey et Guernesey, après le coup d’Etat de Louis

Te ES Cours Les fonctions exponentielles Le chapitre sur les suites géométrique introduit un modèle applicable aux évolutions discrètes (c’est-à-dire régulières et constantes). Citons en exemples les calculs d’intérêts annuels, la dévaluation d’un bien immobilier, la datation au carbone 14, etc. Dans la réalité, ces modèles ont besoin d’être affinés. En effet, le montant présent sur un compte varie durant l’année. Comment calculer les intérêts avec justesse ? La vente d’un bien immobilier

Théorèmes de Bernoulli - Applications 4.1 4.2 4.3 Écoulement parfait stationnaire incompressible . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Écoulements irrotationnels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Théorème de Bernoulli généralisé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 Écoulements visqueux 5.1 5.2 Écoulement de poiseuille. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Force de traînée sur un obstacle . . . . . . . . . . . . . . .

liquide, ce qui ne permet plus de faire une couverture aux prix du marché, et nécessite une durée beaucoup plus grande pour la liquidation des positions. C’est le cas particulièrement pour le marché des OTC. Risque de modèle : Les pertes dues à l’utilisation d’un modèle erroné, ou pas assez précis pour le pricing, et la gestion du risque. Risque Opérationnel: Cela comprend un grand nombre de sources de risque, allant de la fraude au risque technologique, au risque lié au changement de