Variable globale

pr´dicats e e e e Odile PAPINI Bases de donn´es e Introduction bases de donn´es relationnelles et logique e Base de donn´es d´ductives e e DATALOG approche s´mantique e approche axiomatique requˆtes e < x | Q(x) > : x(x1 , · · · , xn ) variables cibles de la requˆte Q(x) : e formule de LR : requˆte oui-non Q : formule close de LR e exemples de requˆtes e < x | ∃y (pere(x, y ) ∧ (pere(y , Lucie) ∨ mere(y , Lucie))) > contraintes d’int´grit´ : formules closes de LR e e ∀x∀y ∀z ((pere(x, z)

Les raisons. Dans toute méthode d'évaluation des coûts, la difficulté consiste à les prendre en compte de façon pertinente. La méthode traditionnelle (dite de calcul du coût complet) repose sur l'idée qu'il faut prendre en compte tous les couts (variables et fixes) et les intégrer via des mécanismes complexes de répartition. Cette méthode permet de déterminer un résultat par produit en intégrant l’ensemble des charges, elle révèle les produits qui contribuent le mieux à la rentabilité de l’entreprise

TENDANCE(y_connus;x_connus;x_nouveaux;constante) | ------------------------------------------------- Ajustement exponentiel   Lorsque l'on constate que l'une des variables observées augmente de façon géométrique, on ajuste les données par une fonction exponentielle de type y = B.A^x. On ramène la fonction à un ajustement linéaire par le biais d'un changement de variable logarithmique : Log y = log (b.a^x) = Log b + x Log a. On peut alors calculer la pente (Log a) et l'ordonnée à l'origine (log b) selon les mêmes

+x y +y ment [AB] sont données par la formule A B ; A B . 2 2 2–1 3+7 1 On obtient I , autrement dit I ; 5 . ; 2 2 2 b) Les variables sont xA, xB, xI. c) L’algorithme conduit au calcul de l’abscisse du point I : x +x xI = A B . Cette abscisse est affectée à la variable xI. 2 d) Les variables utilisées dans chacun des programmes sont les variables P, Q et T qui stockent respectivement les abscisses des points A, B et I. e) • Avec AlgoBox ΂ ΂ ΃ ΃ ΂ ΃ c) • Avec une

BP. 294 - Yaoundé (Rép du Cameroun) Tél. (237) 222.01.34 Fax (237) 222.95.21 e-mail : issea@cenadi.cm Résoudre dans : 1) x + 24 + x + 3 + x + 8 = 0 . 2) x + 24 − x + 3 − x + 8 = 0 . 3) x − 1 ≤ x 3 − 1 . Soit, dans , le polynôme P( x) = 6( x − a)( x − b) + 3a ( x − b) + 2b( x − a) où a et b sont des nombres réels non nuls. 1) Calculer P(0), P(a) et P(b). 2) Déterminer le signe de P(0), P(a) et P(b) dans les cas suivants : α) 0 < a < b β) a < 0 < b 3) En déduire l’existence dans ,

Individus ω (Individus générique noté ωi) Variable X (sexe, age, profession)  Modalité xi (H/F , peintre…) Variable X Individus ω Genre Age ωi xi xi ω1 Homme 18 ω2 Femme 30 ω3 Autre 28 2 types de variables (le type de variable définit quel calcul utiliser) : Variables qualitatives: Nominales :pas de hiérarchie (sexe, couleur, type de musique) Ordinales : hiérarchie (amour de quelque chose, diplômes...) Variables quantitatives: Discrètes : Nombre isolé

1416). Les variables : « objets » dont la valeur change. (Exemple : les nombres réels) La partie exécutive : délimitée par les mots début/fin. Les commentaires : données insérées dans le programme pour faciliter la lecture. Le renvoi : symbole utilisé deux fois pour assurer la continuité lorsqu’une partie de la ligne de liaison n’est pas représentée. 2.4) Les actions de base a) L’affectation C’est l’action essentielle de l’algorithme. Elle attribue une valeur (constante) à une variable. Son symbole

statistique se base sur l’observation d’un ensemble, d’une variable. L’ensemble étudié est appelé population (dans son acceptation la plus large - il ne s’agit pas forcément de personnes, mais peut être de voitures....) Un élément de la population est appelé individu ou unité statistique. B) Les caractères La population doit être définie de manière précise et rigoureuse. Elle est observée selon plusieurs phénomènes appelés caractères ou variables statistiques. Une population est étudiée selon un ou

structurel sur ce mod`ele en sp´ecifiant explicitement l’hypoth`ese nulle. (e) Donnez les deux statistiques de tests correspondantes aux approches d´ecrites en d). 4. Soit le mod`ele suivant: (25 pts) Y = Xβ + o` u X est une matrice de dimension N × K de variables explicatives et N (0, σ 2 I). On s’int´eresse `a l’hypoth`ese nulle suivante: Rβ = q. suit une loi (a) D´erivez l’estimateur du maximum de vraisemblance de β et σ 2 pour le mod`ele non contraint. (b) D´erivez maintenant l’estimateur du maximum

les algorithmes de la distance AB et du milieu d’un segment rABs connaissant les coordonnées des points A et B dans un repère orthonormé. I- Distance AB Voici l’algorithme en langage formalisé que l’on a écrit en cours : Algorithme: Distance AB. Variables : xA , yA , xB , yB , D Entrées : xA , yA , xB , yB Traitement a D Ð pxB ´ xA q2 ` pyB ´ yA q2 Fin Sorties : On affiche la valeur de D Et la procédure pour le programmer dans votre calculatrice : TI-82 Stats.fr Casio Graph 35 Préparation : Appuyer