Régression linéaire

avec : qi = ni X i ∑ niX i • Calcul des valeurs globales relatives cumulées (Qi) avec : Qi = ∑ ∑in iX nX i i • Identification de la classe dans laquelle se situe Qi = 50% ou Qi = 0,50 • Calcul de la médiale par interpolation linéaire. Ex : salaires bruts semstriels des jeunes diplômés de l’Université de Nulpar après cinq années d’expérience en K€ : Salaires semstriels en K€ [5 ; 10[ [10 ; 12[ [12 ; 14[ [14 ; 16[ [16 ; 18[ [18 ; 20[ [20 ; 25[ [25 ; 30[ TOTAUX Effectifs 3 25 34

lien de votre site vers mon site, à condition que ce lien soit accessible librement et gratuitement. Vous ne pouvez pas télécharger les fichiers de mon site pour les installer sur le vôtre. MATRICES PLAN I : Matrice associée à une application linéaire 1) Définition 2) Somme de matrices 3) Produit par un scalaire 4) Produit de matrices 5) Rang d'une matrice II : Anneau des matrices carrées 1) Définition 2) Matrice identité 3) Matrices particulières Matrices scalaires Matrices diagonales Matrices

une base q-orthogonale de R4 et donner la matrice de q sur cette base. Exercice 11: Soit a ∈ R et q la forme quadratique définie sur par : q(x, y, z) = x2 + (1 + a)y 2 + (1 + a + a2 )z 2 + 2xy − 2ayz. 1: Décomposer q en combinaison linéaire de de carrés de formes linéaires indépendantes. 2: Donner, suivant les valeurs de a, le rang et la signature de q. 3: Pour quelles valeurs de a q est une norme euclidienne ? Z 1 Exercice 12: Vérifier que q(P ) = 0 P P est une forme quadratique sur R2 [X]

Programmation Lineaire Rachidi Kotchoni 02 Février 2010 R. Kotchoni (U. de Montreal) Programmation Lineaire 02 Février 2010 1 / 20 Programmation Linéaire Dans le chapitre précédent, on a vu qu’ problème d’ un optimisation dans Rn sous-contraintes d’ inégalité peut s’ écrire sous la forme: max f (x1 , x2 , ..., xn ) 8 > g1 (x1 , x2 , ..., xn ) > < g2 (x1 , x2 , ..., xn ) sc: .... > > : gK (x1 , x2 , ..., xn ) c1 c2 cK R. Kotchoni (U. de Montreal) Programmation Lineaire 02 Février

On considère Cnossos comme le modèle minoen. (Diapo 80-81 du prof) Les restitutions d’Evans sont impressionnantes. (Diapo 84 salle du trône) Les capacités de stockage du palais étaient vraiment importantes. Linéaire A un système d’écriture trouvé par Evans. On ne sait pas lire le linéaire A. c-2) Les arts palatiaux Le style marin, des vases ornés de poulpes et poissons. Après se développe le style floral. D’autres artisans comme la faillance, en exemple avec une statue d’une femme qui pourrait

Algèbre linéaire II Z  ZZ  Z    Z Z  Z Z Exo7 Exercices de Jean-Louis Rouget. Retrouver aussi cette fiche sur www.maths-france.fr * très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile I : Incontournable ***** très difficile Exercice 1 *** Soient E un C-espace vectoriel de dimension finie et f un endomorphisme de E. Montrer qu’il existe un projecteur p et un automorphisme g de E tel que f = g ◦ p. Correction [005598] Exercice 2 **I Soient E un C-espace vectoriel non nul

différentielle linéaire peut être représentée par une équation algébrique. Cette transformation permet aussi de représenter des fonctions particulières (distribution de Heaviside, distribution de Dirac, etc.) de manière très élégante. Ce sont ces possibilités qui rendent la transformation de Laplace intéressante et populaire auprès des ingénieurs. Cette transformation a donné lieu à la technique du calcul opérationnel ou calcul symbolique qui facilite la résolution des équations différentielles linéaires qui

fondamentale   w  w On considère trois vecteurs u , v et  avec v et  non colinéaires.   w Les vecteurs u , v et  sont coplanaires si et seulement si il existe deux réels x et y tels   w que u =x vy .   w Le vecteur u est une combinaison linéaire des vecteurs v et  . Conséquence D C A Soient A, B, C et D, 4 points tels que 3 quelconques d'entre eux ne sont pas alignés. Les points A, B, C et D sont coplanaires si et seulement si les vecteurs  ,  et  sont coplanaires, donc s'il existe

de l'inverse d'une matrice carrée d'ordre n . . . 2.4.2 Résolution de systèmes linéaires ( Méthode de Cramer ) 3 Espaces Vectoriels 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3 4 4 5 5 7 7 10 10 13 15 15 16 17 Espaces vectoriels . . . . . . . . . . . . . . . . . Sous-Espaces vectoriels . . . . . . . . . . . . . . Famille Génératrice . . . . . . . . . . . . . . . . Dépendance et Indépendance Linéaires - Bases . Existence de Bases ( en dimension nie ) . . . . Les Théorèmes Fondamentaux

     k=1 x1 a1p    . .  .  =  . .  .    . . .   p   xp anp   ani xi et x1 · · · xn  y1 n  . x k yk .  . = . k=1 yn  k=1 Le premier exemple implique que tout système linéaire peut être écrit matriciellement sous la forme Y = AX où A est la matrice des coefficients du système, X la colonne des inconnues et Y la colonne du second membre. Par exemple :       x a 2 1 −3 y − 3z = a  2x + 0 5 1  y = 