Propriété de Markov

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2000. Sa réestimation ayant débuté peu après la publication des premiers comptes trimestriels en base 2000, sa période d’estimation est plus ancienne : elle s’achève au premier trimestre 2006. Pour cette version du modèle, ce sont avant tout des propriétés variantielles structurellement réalistes et robustes qui ont été recherchées. Dans cette optique, la prise en compte des années les plus récentes ne s’imposait pas. • La version du modèle avec volumes à prix chaînés a été réestimée en partant des

Semestre d'automne (M2) : 6 ECTS Objectifs : Approfondir les aspects de la Logique Mathématique: Théorie des modèles appliquée à la spécification d'objets combinatoires. Systèmes formels fournissant des méthodes de génération, de typage,de preuves de propriétés. Ces notions sont fondamentales pour aborder la recherche soit dans le cadre d'une thèse, soit en milieu industriel, notamment dans la vérification et le traitement des langu Prérequis recommandés : Notions de base de logique : système formel, modèle

concernant notamment la qualité des équipements et des services, la sécurité des biens et des personnes et la protection de l'environnement. La zone franche de Tanger est aujourd'hui l'unique zone franche au monde à proposer aux investisseurs la propriété des terrains , et non leur location. Elle dispose des équipements les plus complets : un parc TIR pour 900 camions, services d'accompagnement ( transitaires, transporteurs, banques..)… Vers l'an 2000, près de 70 entreprises, dont les deux tiers sont

leur véto sur la banque mondiale. Nasser se tourne alors vers le bloc de l’est, et obtient des armes en plus d’une coopération économique avec l’URSS. Il n’a cependant pas encore d’argent, il nationalise donc en 1956 le canal de Suez qui alors une propriété franco-britannique, il fait alors un grand discours à Alexandrie en disant « la pauvreté n’est pas une honte, c’est l’exploitation des peuples qui l’est, nous reprendrons tous nos droits ». * Les occidentaux vont tout d’abord retirer leurs techniciens

Coecient de corrélation linéaire multiple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.3.4 L'exemple des rendements agricoles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 Propriétés des estimateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.1 Biais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 53 53 54 57 58 58 60 62 62 64 66 II Propriétés et Comparaison de Modèles Temporisés 67 3 Résultats d’indécidabilité pour les automates temporisés avec transitions silencieuses 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Préliminaires

à 3 suffit à endormir le patient, mais une quantité inférieure à 2 est insuffisante.• Dans le cadre de la théorie des probabilités, un évènement est généralement défini comme l'ensemble des résultats ayant une propriété donnée. La plupart du temps, l'ensemble A est noté comme la propriété qui le définit. Donnons quelques exemples de telles assimilations : Ω : évènement certain Ø A B A B Ac A B=Ø : : : : : évènement impossible évènement (A ou B) évènement (A et B) (non A), évènement contraire de

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.4 L'exemple des rendements agricoles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3 3 5 5 5 7 8 9 9 11 12 13 15 15 17 17 18 19 19 20 21 21 21 23 24 2 Propriétés des estimateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1 Biais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

inconnu θ est une statistique θ dont la valeur observée est une approximation de θ. Notation On note souvent θn = θ (X1 , X2 , . . . , Xn ) la v.a. correspondant à l’estimateur T . La qualité d’un estimateur T du paramètre θ sera évaluée grâce aux propriétés suivantes. Définition 4 Un estimateur T est sans biais si IE (T ) = θ. Exemple 2 La statistique X = théorique m = IE (Xi ). 1 n n i=1 Xi est un estimateur sans biais de la moyenne Solution : Calculons l’espérance de X. IE X = IE 1 n n