PROBA-V

d’une entreprise de transport : achat d’un camion 250 CMPC requis : 8% Année | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | Total | FCF prévu | 120 | 132 | 138 | 140 | 140+100 | | FCF actualisés | 111.1 | 113.2 | 109.5 | 103.9 | 163.3 | 600 | V=600 et AEo= 250 Survaleur : SV= 600-250= 350 V= valeur de marché anticipée en date 0 avant que le camion ait roulé Le camion chez le concessionnaire vaut 250 et dans notre entreprise il vaut 600. Quelle est la différence avec une voiture de particulier ? une voiture de

conceptuel entité-association de MCD……..5 i. Liste des entités…………………………………………………………………5 ii. Liste des attributs………………………………………………………………5 iii. Association entre entités……………………………………………………6 iv. Caractéristiques des associations……………………………………….7 v. Construire le schéma Entité Association…………………………….9 4. Passage du schéma conceptuel Entité-association au schéma relationnel logique i. ii. l’ensemble des relations formant le schéma relationnel de la base de données………………………………………………………………………

de d´crire et e e e non d’expliquer. 1.1.1 Statistique descriptive univari´e e • Ω : ensemble d’individus (population) • M : ensemble de modalit´s e • x : Ω −→ M variable statistique  e  Ω = {ω/ω = ´tudiant en AES} M = {m, b, v, n} ex :  x(ω) = couleur des yeux de ω • Soit {C1 , . . . , Ck } une partition de M en k classes. classes C1 C2 fr´q. abs. e fr´q. rel. e n1 n1 (nb.ind. ∈ C1 ) f1 = N n2 n2 f2 = N fr´q. cumul. e F1 = f1 F2 = F1 + f2 .

log102] = 60 – 3 = 57 dB. 2 © 2010 Pearson France - Architecture des réseaux - Danièle Dromard, Dominique Seret Exercice 3 : débit binaire et rapidité de modulation Solution 1 D’après la formule D = R log2V, on trouve : D/R = log2V soit : V = 2D/R ; la valence 1. D’ è l f vaut 16. 2. En appliquant la même formule, on trouve : D = 2 400 × 4 = 9 600 bit/s. Exercice 4 : signaux transmis en bande de base et par modulation Solution 1 L fi 1. Les figures 1.1 et 1.2 représentent les données

vais pas tarder avant de partir je veux juste être sur d'une chose ... yak je ne dérange pas ? Chahira Farah dit : mais non pk tu dis ça? G.S.@ dit : je t'ennuie pas ? Chahira Farah dit : non plus G.S.@ dit : aya bien on v finir avec eviews ce soir si tu veux il ne reste pa grand chose Chahira Farah dit : ok alors le temps que tu pri G.S.@ dit : puis chacun repete de son conté en moins une fois Chahira Farah dit : je fini avec MMI G.S.@ dit :

Elle permet de d´crire et e e e non d’expliquer. 1.1.1 Statistique descriptive univari´e e • Ω : ensemble d’individus (population) • M : ensemble de modalit´s e • x : Ω −→ M variable statistique  e  Ω = {ω/ω = ´tudiant en AES} M = {m, b, v, n} ex :  x(ω) = couleur des yeux de ω • Soit {C1 , . . . , Ck } une partition de M en k classes. classes C1 C2 . . . Ck nk N = cardΩ fk = nk N Fk = Fk−1 + fk = 1 fr´q. abs. e fr´q. rel. e n1 n1 (nb.ind. ∈ C1 ) f1 = N n2 n2 f2 = N fr´q. cumul. e F1

" - , r„• vj On complète de même les autres flèches du graphe. " = " % " " est réalisé). est réalisé). Remarque : on peut raccourcir la description : une fois qu’on a parlé des 4 mouvements équiprobables, on peut passer à l’écriture des probas conditionnelles. 0 A 0 0 0 C 1 1 2 Z B 2 Z 2 3 ECE1 - ENC Bessières 2014/2015 DM3 – 03 Novembre 2014 Page 6 Mme BALSAN Corrigé 4) On est nécessairement dans l’une des trois situations sj , uj , vj , et elles sont incompatibles 2 à 2, c’est-à-dire

si: Sinon on dit que est biaisé Si est biaisé, on peut avoir un estimateur de . sans biais qui est une transformation Exemple: ’ D’o é est un estimateur sans biais pour . 2. Estimateur convergent: Définition: Un estimateur proba. ( est dit convergent si et seulement si converge vers En ) Théorème : Soit un estimateur de alors est convergent. , si est sans biais de et si , Preuve: Utilisons l’inégalité de Tchebychev Rappel ’ é é Tch ych

temps La grille se compose donc d’un total de (M+1)(N+1) nœuds. Chaque nœud (?, ?) de la grille représente le prix possible de l’actif sous-jacent ??? à une date donnée ???. Nous utiliserons la variable ??,? pour représenter la valeur de l’option V au point(?, ?). La différence donc avec un arbre binomial c’est qu’à chaque instant, l’actif sous-jacent peut prendre plusieurs valeurs (supposant que le nombre de possibilité étant le même à chaque instant), par contre dans un arbre binomial le nombre

dautres sont plus empiriques. Certaines considrent toutes les valeurs de la mme faon alors que dautres donnent plus dimportance aux valeurs rcentes. Certaines partent du principe que les valeurs de la srie constituent une HYPERLINK http//www.jybaudot.fr/Probas/va.html variable alatoire (v.a.)tandis que dautres considrent que les observations sont autant de v.a. distinctes ( HYPERLINK http//www.jybaudot.fr/Previsions/processtationn.html processus stochastique),etc. Toutes les techniques quantitatives de