Var

CHARLOTTE PICCHI Master 2 E-rédactionnel Institut Ingémédia Université du Sud Toulon Var Du 1er février au 31 juin 2008 Maître de stage : Elsa Hucki Tuteur de stage : Lucia Granget www.lestudiocreatif.com RAPPORT DE STAGE LE STUDIO CREATIF RESUME DU RAPPORT DE STAGE Charlotte Picchi - Master 2 E-rédactionnel - Institut Ingémédia - Université du sud Toulon Var Cette année, j’ai effectué mon stage dans la même entreprise que l’année dernière, car la directrice de la structure m’a fait

85 13 A 12636 W 7828.6 VAR Agitateurs 13EA01M 13GA01M 13EA03M 13GA03M 30 kW 15 kW Continu 0.87 0.86 34 A 17 A 33815 W 16712 W 19163.8 VAR 9916.3 VAR Racleurs 13EA02M1 13GA02M1 13EA02M2 13GA02M2 2.2 kW 1.5 kW Continu Temporaire 0.85 0.77 3.5 A 2.8 A 3400 W 1971.7 W 2107.1 VAR 1633.8 VAR Pompes d’Ext 13EP04 13GP04 7.5 kW Continu 0.88 9 A 9053.7 W 4886.6 VAR Pom. Puisard 14EGP02 13EGP02 04EP04

Les Variables Les variables servent à stocker des données dans vos scripts. Elles sont souvent indispensables dans la construction de vos algorithmes. Si l’on veut écrire son code proprement, une variable se déclare de la manière suivante : var mavariable; Vous avez des contraintes dans la dénomination de vos variables. Un nom de variable commence obligatoirement par une lettre ou un _, et ne peut contenir que des caractères alphanumériques et le caractère : _ (blanc souligné). Néanmoins

Considérons dans ce qui suit qu'une pile est une suite d'éléments de type Typelem. Le type de données abstrait Pile correspondant est donc déni par les primitives suivantes : 1. La proécdure Init qui permet de retourner une Pile vide : Procédure Init (Var P:Pile) Précond : Postcond : transforme la Pile P en une pile vide 2. La fonction Vide qui permet de vérier si une Pile est vide : Fonction Vide (P : Pile): Booléen Précond : Postcond : retourne vrai si la Pile P est vide et faux sinon 3. La

(yi ^ x) 1 Dérivation des estimateurs des MCO Elle devient ensuite: N X i=1 7 xi (yi xi (yi y) = N X i=1 N X i=1 xi ( ^ 1 xi xi (xi ^ 1 x) x) y) = ^ 1 N X i=1 Donc, si N X i=1 (xi x)2 6= 0; y) \ cov(x; y) \ var(x) alors ^1 = ^ 0 PN = y x)(yi i=1 (xi PN x)2 i=1 (xi ^ x 1 = 2.2.2 Quelques dé…nitions La valeur prédite des MCO de yi conditionnellement à xi est: yi = ^ 0 + ^ 1 xi ^ Le résidu des MCO est: ui = y i ^ yi = ( ^ 0 + 1 xi

INTRODUCTION Du 13 au 17 Octobre 2014, j’ai effectué un stage au sein de l’entreprise ESPRIT située au centre commercial Grand Var à La Garde. Au cours de ce stage, j’ai pu m’intéresser au fonctionnement de l’entreprise d’un point de vu logistique en étudiant comment les produits sont rangés en réserve, de manière à nous faciliter la tâche, j’ai pu m’intéresser au marchandisage

PP2 KATAN Raphaël LEBRERE Gaëtan SY Raymond Sommaire I. Le domaine du risque : l’analyste de risque de marché 3 Qui est Adrien ? 3 Que fait Adrien ? 3 Les mots-clés 4 II. Les notions mathématiques 5 Le Delta 5 La Value at Risk (VaR) 6 III. Les cursus pédagogiques 9 Les écoles d’ingénieurs 9 Les écoles de commerces 9 Les masters en finance 10 Qu’a fait Adrien ? 10 IV. Projet professionnel personnel 11 Raphaël 11 Gaëtan 11 Raymond 12 V. Sources 13 Le domaine

...................................... Variables aléatoires réelles ................................................................... Généralités. Loi d’une var ........................................................................... Espérance mathématique ........................................................................... Var indépendantes....................................................................................... Fonction caractéristique.................................

retards dus aux difficultés de circulation. Il est conseillé aux clients de prendre leurs dispositions en cas de correspondance. GROUPEMENT SUMA Tél. 04 94 65 99 92 N° Azur 0 81 0 006 177 Informations tarifaires Billet à l’unité dans le var et les communes limitrophes À Noter 2,00 € SIGNES ET ABRÉVIATIONS Différents types d’abonnements Le prix de la carte ou de son renouvellement est de 5 € DESTINATIONS HEBDOMADAIRE MENSUEL ETUDIANT ET JEUNE EN FORMATION 1ER TRIMESTRE : 100€

NX 2 N b1 = i =1 ( y i xi y i X N i =1 Y xi + Y X ) ( xi2 2 Xxi + X 2 ) N b1 = i =1 ( yi N i =1 Y )( xi (xi X) Y )( xi (xi X) b1 = 1 N N i =1 ( yi N i =1 X) cov( X , Y ) (résultat a retenir) Var ( X ) Cette méthode d’ajustement de Y sur X s’appel la régression linéaire b1 = 1 N X) 3. Des définitions à retenir : L’équation Y= b0+b1X est appelé modèle de régression linéaire simple Linéaire : du fait que la relation que nous somme entrain