Modèle standard

indique que le nombre d’années de scolarité a une importante influence (EDUC). Nous désirons savoir si le sexe des employés (SEXE) et le nombre de mois d’expérience dans l’entreprise (DURÉE) exercent également une influence. Nous avons donc choisi un modèle de régression hiérarchique avec la méthode entrée pour la première étape, mais la méthode ascendante pour la deuxième, dans le but de faciliter l’explication. Statistiques descriptives Examinons d’abord les statistiques descriptives. Nous voyons

d’une structure et hypothèses sous-jacentes   8 4 Spécification d’un modèle avec deux canaux de transmission  10 4.1 4.2 Specification  10 Description des variables utilisées  12 5 Résultats  13 5.1 Première étape de l’estimation  13 5.2 Seconde étape de l’estimation : le rôle du climat comme déclencheur d’évènements en matière de sécurité  16 5.3 Utilisation des résultats du modèle afin de construire des cartes de vulnérabilités  18 6 Conclusion  19

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

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

implications théoriques de l’hétérogénéité des horizons de décision des investisseurs pour la dynamique des prix. Cette analyse est effectuée dans le cadre d’une rationalité complète et bornée. Deuxièmement, nous testons la capacité de différents modèles de séries chronologiques de volatilité des prix à représenter les propriétés des rendements boursiers simultanément à différentes échelles de temps. Enfin, nous proposons une méthode de mesure de la volatilité à échelles multiples basée sur des filtres

Université Montpellier II LICENCE DE MECANIQUE SPECIALITE : Sciences et Technologies en mécanique Modélisation et Calcul en Mécanique FORMATION DE BASE CREO version 1.0 « Modèle pièce, assemblage, mise en plan et tolerie» Formation Créo – Mode pièce LOGICIEL CREO Version 1.0 Formation de la Licence de Mécanique parcours STM et MCM Cette formation couvre les fonctionnalités de base nécessaires à l’utilisation de Créo pour la création de pièces, d’assemblages et de mises en plan

_______________________________________________ 9 VUE METIER ____________________________________________________________ _____________ 11 1. 2. 3. Les acteurs Les processus métier Le modèle du domaine 11 13 16 VUE SYSTEME INFORMATIQUE________________________________________________ __________ 17 1. 2. 3. 4. Le contexte statique Les cas d’utilisation Le contexte dynamique Le modèle du domaine affiné 17 19 30 32 VUE APPLICATIVE ____________________________________________________________ ________ 37 1. 2. 3. La maquette La

du Big Bang. Ce n’est pas le lieu ici d’exposer ne serait-ce même que les bases des modèles cosmologiques et surtout la physique du rayonnement fossile, qui a un spectre de corps noir, et ses anisotropies car ces sujets seuls nécessiteraient une bonne centaine de pages. Toutefois, pour comprendre l’importance du rôle de la théorie du rayonnement thermique dans la découverte et le développement du modèle standard de la cosmologie (cours de JP Luminet I) il est nécessaire de rappeler quelques éléments

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

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