Propriété de Markov

β2 = 2.1 y) et β 1 = y − β 2 x Propriétés de l'estimateur des MCO Sous les hypothèses H.1 à H.6, l'estimateur des MCO est Best Linear Unbiaised Estimator (BLUE). Autrement dit, il est Sans biais : Ecace : E β 1 = β 1 et E β 2 = β 2 Parmi les estimateurs non biaisés des paramètres β 1 et β 2 , l'estimateur des MCO a la variance la plus faible Remark 1 Ces deux propriétés sont issues du théorème de Gauss-Markov. Convergent : (propriété asymptotique) 3 Tests de signicativité

pourrait pas avoir convergence de FXn(t) vers FX (t) dans tous les points t ∈ R. Exemple 5. Reprenons l’exemple 2 de convergence vers la loi uniforme dans [0, 1]. Montrons que Xn→X en utilisant le critère (iii) du théorème 6. Soit f : bornée, par les propriétés de l’intégrale de Riemann on a que 1 E[f (Xn)] = n n 1 L R → R une fonction continue et f (k/n) k=1 n→∞ f (x)dx = 0 R f (x)I0 ε) = 0. Exemple 7. Soit U ∼ U([0, 1]). On définit Xn = IU ∈[0,1/n]. Montrons que Xn→ 0. Soit ε >

formalisme des réseaux d’automates stochastiques 36 3.4.1 L’algèbre tensorielle 36 3.4.1.1 Le produit tensoriel classique 36 3.4.1.2 Les facteurs normaux 37 3.4.1.3 La somme tensorielle 37 3.4.1.4 Les propriétés de base 38 3.4.2 Description informelle des RAS 38 3.4.2.1 Automates et événements 39 3.4.2.2 Transitions locales, synchronisées et Fonctionnelles 39 3.4.2.3 Descripteur (markovienne) 43 3.4.3 Description

PART_A 2.3 Propriétés algébriques des MCO Les résidus satisfont un certain nombre de propriétés algébriques. Celles-ci découlent directement de la manière dont les estimateurs des MCO sont construits, et ne nécessitent généralement pas de démonstration. Propriété 1: La moyenne des résidus est nulle: XN ui = 0 ^ i=1 Propriété 2: La covariance entre les résidus et les valeurs de la variable explicative est nulle: XN x i ui = 0 ^ i=1 Propriétés algébriques des MCO Propriété 3: La régression

approches en statistiques, entre lesquelles on jongle constamment : les statistiques exploratoires et les statistiques confirmatoires (exploratory and confirmatory statistics) : on explore d'abord les données pour avoir une idée qualitative de leurs propriétés ; puis on fait des hypothèses de comportement que l'on confirme ou infirme en recourant à d'autres techniques statistiques[réf. souhaitée]. Sommaire [masquer] 1 Histoire 2 Définition 3 Domaines d'application 4 Statistique descriptive et

Brownien 1.1 1.2 2.1 2.2 2.3 2.4 3.1 3.2 3.3 4.1 4.2 4.3 4.4 Dénition du mouvement Brownien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Quelques propriétés simples du mouvement Brownien . . . . . . . . . . . . . . . . Approximation de fonctions et conventions . . . . . Construction de l'integrale d'Itô . . . . . . . . . . . Propriétés de l'intégrale d'Itô . . . . . . . . . . . . Extensions de l'intégrale d'Itô à une nouvelle classe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . de fonctions

2.1 Sujet du stage 2.2 Cahier des charges 2.3 Contrainte 13 13 14 VoiceXML 3.1 3.2 3.3 3.4 Présentation Analogie HTML et VoiceXML Architecture des applications VoiceXML JVoiceXML 17 18 19 20 Reconnaissance vocale 4.1 Les Modèles de Markov Cachés 4.2 Théorie de la reconnaissance vocale 4.2.1 Extraction de caractéristiques 4.2.2 Modèle acoustique 4.2.3 Modèle de langage 4.3 Etude des logiciels existants 4.3.1 HTK 4.3.2 Sphinx 4 4.4 Création d’un modèle acoustique français 4.4.1 Utilisation

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.3 Moindres Carrés Ordinaires . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.4 Méthode des Moments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.5 Méthode du Maximum de Vraisemblance . . . . . . . . . 2.2.6 Propriétés des estimateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.7 Estimation récursive versus estimation glissante . . . . . . 2.3 Validation du modèle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 Coefficient de détermination . . . . . . . . . .

application correcte de la présente publication. 9) L’attention est attirée sur le fait que certains des éléments de la présente Publication de la CEI peuvent faire l’objet de droits de propriété intellectuelle ou de droits analogues. La CEI ne saurait être tenue pour responsable de ne pas avoir identifié de tels droits de propriété et de ne pas avoir signalé leur existence. La Norme internationale CEI/ISO 31010 a été établie par le comité d'études 56 de la CEI: Sûreté de fonctionnement et le groupe de travail

quantitative de l'information 11 Théorie de l'information et codage Mohamed Lassaad AMMARI – 2009 Chapitre 2 : Mesure quantitative de l'information 12 Quantité d'information ● Quantité d'information ● Une fonction qui vérifie les propriétés de (1) à (4) est log  z  Pour satisfaire (5) et (6), il suffit de prendre  z =−log  z Définition Ainsi, on définit la quantité d'information d'un événement xk de probabilité pk par : 1 I  x k =−log  p k =log pk ● Dans la définition