Moyenne géométrique

m—nières d9év—luer ™ette espér—n™e X —ppro™he p—r —r˜resD p—r équ—tions —ux dérivées p—rtielles @ih€AD . . . s™iD nous nous ™on™entrons sur l9—ppro™he wonteEg—rloF ille ™onsiste à simuler un gr—nd nom˜re de ré—lis—tions de g(X) puis à en prendre l— moyenne p(0, x)D l— loi des gr—nds nom˜res —ssur—nt l— ™onvergen™e de p(0, x) ˆ ˆ vers p(0, x)F ve gh—pitre I est ™ons—™ré à des génér—lités sur les méthodes de wonteEg—rlo et —ux prin™ip—ux modes de génér—tion de nom˜res 4—lé—toires4F ƒi g dépend de toute

pratiquons de la reconnaissance à deux dimensions. La méthode de reconnaissance faciale Eigenfaces emploie la technique de l’analyse en composante principale, qui marque une différence notable avec les méthodes plus classiques, appelées méthodes géométriques ou locales, qui se basent sur les particularités du visage analysé, et dont les défauts résident dans son manque de précision, ainsi que sa sensibilité aux informations qui ne sont pas pertinentes. La méthode que nous avons utilisé est qualifiée

2 I Statistique Descriptive et Corrélative 1.- Population, Echantillon, Variable Statistique, Effectifs, Fréquences, Variables Discrètes et Continues, Densité de fréquence, Histogramme, Fonction de répartition. 2.- Indicateurs de position : Moyenne, Mode, Médiane, Quantiles. 3.- Indicateurs de dispersion : Variance, Ecart-type, Intervalle Semi-interquartile. 4.- Autres indicateurs : Coefficients de Variations, Coefficient de Dissymétrie 5.- Corrélation et Régression linéaire : Distributions

graphiques en statistique ............................................................................. 10 La médiane ............................................................................................................................... 17 La moyenne .............................................................................................................................. 21 La variance et l’écart-type ........................................................................................

le terme d’erreur : [pic] Cela signifie que tous ce qui a été omis de l’explication de Y est d’espérance nulle. Donc, en moyenne, on ne se trompe pas. [pic] : les erreurs sont non corrélées aux variables explicatives. .[pic][pic] : les perturbations ont la même variance. On dit qu’elles sont homoscedastiques (c-à-d distribuées de la même façon autour de leur moyenne commune). On parle aussi de perturbations sphériques. [pic] les termes d’erreurs sont indépendantes ou non corrélées les unes

individuelle: Groupes de production de froid 17 6.3 Cas d'un hôtel avec pénalités du facteur de puissance 18 NOTE DE SYNTHESE Le facteur de puissance, couramment désigné cosinus phi, est une composante importante de la facturation électrique Haute et Moyenne tension. Son niveau bas, peut avoir un impact majeur au niveau de la facture électrique, pouvant atteindre dans certains cas, plus 30% du montant. Pour une même consommation, une entreprise peut payer le KWh qui est son produit final acheté, au

. . . . . . e e e 3 Statistique descriptive ´l´mentaire ee 3.1 3.2 La matrice des donn´es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e Param`tres de position . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 3.2.1 3.2.2 3.3 Moyenne arithm´tique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e M´diane . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Param`tres de dispersion e 3.3.1 Etendue . . . . .

échelles graphiques, diagrammes, graphiques. Exercices. Chapitre 4 : Caractériser une distribution et résumer des tableaux statistiques à l’aide de paramètres appropriés : tendance centrale et dispersion Paramètres de tendance centrale (mode, moyenne, médiane, quantiles, etc.), paramètres de dispersion (variance, écart-type, coefficient de variation, standardisation, etc.). Exercices. Chapitre 5 : Série Chronologique : progression et indices Indices temporels et synthétiques, indice de Laspeyres

∑ Fk , j k, j On peut remplacer les sommes discrètes sur les fréquences par des intégrales : 1 ∑ G ( f ) = δf ∫ G ( f )df j j B Ce qu’on note aussi ( δf = 1 ) T ∑ G ( f ) = BT j j G( f ) En introduisant la notation (Valeur moyenne en fréquence) : G( f ) = 1 G ( f )df B∫ B Par ailleurs nous avons eu l’occasion de présenter précédemment l’expression de la vraisemblance Logarithmique en fonction de la matrice interspectrale : Lk , j = − Ln πΓ( f j ) − X k ( f j )Γ

Introduction et notations 1.1 Approches temps/fréquences : un peu d’histoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Analyse harmonique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2 Modèles autoregressifs et moyennes mobiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.3 L’approche temporelle : concept de corrélation sérielle . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.4 L’équivalence entre les deux approches temps/fréquence . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Les développements