Modèle mathématique

des données croisées de plus de deux dimensions, on y reviendra dans l’avant-dernier paragraphe. De nombreux modèles économétriques, notamment dans le domaine des études internationales, peuvent être confrontés à des données croisées, le caractère particulier de celles-ci invite à considérer des spécifications et des méthodes d'estimation adaptées. II. Modèles et méthodes Différents modèles ont été proposés, certains apparaissent également dans d'autres chapitres de l'économétrie et la terminologie

17 ème Congrès Français de Mécanique Troyes, – septembre 2005 Reconstruction d’un modèle CAO à partir d’un modèle éléments finis déformé Vincent Francois*, Abdelmajid Benamara** & Borhen Louhichi** *Département de Génie Mécanique Université du Québec à Trois-Rivières 3351 des forges - CP 500 - Trois-Rivières - Québec - Canada francois@uqtr.ca **École Nationale d’Ingénieurs de Monastir Laboratoire de Génie Mécanique 5019 Monastir Tunisie abdel.benamara@enim.rnu.tn Résumé : Dans

SERIES TEMPORELLES ESTIMATION PARAMETRIQUE ET NON PARAMETRIQUE AVEC LE LOGICIEL R Mohamed BOUTAHAR 4 décembre 2007 1 1 Département de mathématiques case 901, Faculté des Sciences de Luminy. 163 Av. de Luminy 13288 MARSEILLE Cedex 9, e-mail : boutahar@univmed.fr Table des matières 1 Modèle de régression multiple 0.1 0.2 1 Hypothèse de normalité (conséquence) . . . . . . . . . . . . . . Prévision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 6 7 8 15 15 15 16 16 17 18

Les modèles.......................................................................................................................................................... 8 2.1 Evolution historique ...................................................................................................................................... 8 2.2.1 Le Modèle hiérarchique. ........................................................................................................................ 8 2.2.2 Le modèle Réseau

THÈSE présentée à l’École Normale Supérieure de Cachan pour obtenir le grade de Docteur de l’École Normale Supérieure de Cachan par : Spécialité : Pierre-Alain R EYNIER I NFORMATIQUE Vérification de systèmes temporisés et distribués : modèles, algorithmes et implémentabilité. Soutenue le 21 juin 2007, devant un jury composé de : – – – – – – – Parosh Aziz A BDULLA Ahmed B OUAJJANI Patricia B OUYER Serge H ADDAD Claude JARD François L AROUSSINIE Jean-François R ASKIN

ARTIFICIAL INTELLIGENCE Modèles de réseaux de neurones pour l’analyse des séries temporelles ou la régression : Estimation, Identification, Méthode d’élagage SSM J. Rynkiewicz, M. Cottrell, M. Mangeas, J.F. Yao SAMOS, Université de Paris 1 90, rue de Tolbiac 75013 Paris cottrell@univ-paris1.fr Ce papier porte sur la modélisation de séries temporelles ou de régression à l’aide de réseaux de neurones. En nous appuyant sur des résultats récents sur l’estimation des moindres carrés pour les

Méta-modèle Pour faciliter le travail de définition et pour formaliser UML, tous les différents concepts ont été eux-mêmes modélisés avec UML. Cette définition récursive, appelée métamodélisation, présente le double avantage de permettre de classer les concepts par niveau d’abstraction, de complexité et de domaine d’application, et aussi de faire la preuve de la puissance d’expression de la notation, capable entre autres de se représenter elle-même. bousmah@gmail.com 7 Modèle et modélisation

(I) Les modèles de localisation des activités économiques Amor BELHEDI 2010 Introduction A côté des études empiriques sur les facteurs de localisation des activités économiques, leurs poids et leurs évolutions à travers le temps; en plus des analyses faites sur les formes localisation et d’interaction spatiale et leur diversité dans l’espace, des recherches ont été entreprises depuis plus d’un siècle et demi et en particulier à partir des années 1960 pour élaborer des modèles de localisation

proposition de modèles prescriptifs ou normatifs de prise de décision. Ce type de modèles constitue un outil permettant de répondre à des problèmes clairement posés dans des situations identifiables. Tel est le cas des modèles développés par exemple lorsqu’il s’agit d’arrêter un choix d’investissement, de lancer une production, de gérer un stock. Le second intérêt consiste en la construction de modèles descriptifs de la prise de décision. C’est sur ce second plan que H.A. Simon propose son modèle de prise

processus en temps discret Modèles ARIMA et méthode Box & Jenkins ARTHUR CHARPENTIER arthur.charpentier@ensae.fr DESS Actuariat & DESS Mathématiques de la Décision Séries temporelles : théorie et applications Arthur CHARPENTIER Contents 1 Introduction et notations 1.1 Approches temps/fréquences : un peu d’histoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Analyse harmonique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2 Modèles autoregressifs et moyennes