Variables Pivot

quelconque Définitions Propriétés des intégrales convergentes Cas des fonctions positives Chapitre 5 Fonctions de n variables – Continuité 1 Graphe d’une fonction 104 104 Table des matières 2 Continuité d’une fonction de Rn dans R 3 Opérations sur les fonctions continues 4 Propriétés des fonctions continues Chapitre 6 Fonctions de n variables : calcul différentiel 1 Calcul différentiel d’ordre 1 2 Calcul différentiel d’ordre 2 Chapitre 7 Extremums

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Variables aléatoires réelles discrètes finies 2.1 Rappels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.1 Espace probabilisé fini . . . . . . . . . 2.1.2 Conditionnement et indépendance . . . 2.1.3 Variables aléatoires finies . . . . . . . . 2.1.4 Lois discrètes usuelles . . . . . . . . . 2.2 Complément : espérance conditionnelle . . . . 2.3 Rappels (suite) . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 Couples de variables aléatoires finies . 2.3.2 Vecteurs aléatoires

financiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 1.1 La méthode de Monte Carlo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 1.2 Simulation d’une loi uniforme sur [0, 1] . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 1.3 Simulation des variables aléatoires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 1.4 Simulation de processus stochastiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 2 Quelques algorithmes utiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 2.1 Approximation de

Productions réalisées : Dossier I : P7. Coûts. Objectif : évaluer les coûts et la rentabilité des produits (coûts complets, marges sur coûts variables et marges sur coûts spécifiques ; seuil de rentabilité et SR probabilisé). Outils : travaux sur tableur Excel : graphiques ; coefficient de corrélation ; droite d’ajustement ; tables de consultation ; recherche ; valeur cible, gestionnaire de scénarios…Présentation d’un rapport (traitement de textes). Dossier II : P3. Gestion fiscale et P5 : Gestion

variabilité des conditions d’expérience : on écrira y = f HxL + ! , où ! est une variable aléatoire. Chapitre 7 : La régression linéaire 107 1. La droite des moindres carrés 1.1. Nuage des individus Le problème est d’étudier l’influence d’une variable quantitative X sur une autre variable quantitative Y . La première est souvent appelée variable explicative (ou encore exogène) et la seconde est appelée variable expliquée (ou encore endogène). Pour résoudre ce problème, on a réalisé une expérimentation

supermarché (il s’agit donc d’une série chronologique). La variable à expliquer est : • S = ventes hebdomadaires de Fritz (US dollar) Les • • • • variables explicatives sont : P : prix de vente (US dollar) Coupon : promotion seulement via des coupons (oui=1/non=0) Display : promotion seulement via des displays dans le magasin (oui=1/non=0) CouDis : promotion combinée de coupons et displays (oui=1/non=0) 1) Dessinez un graphique (line graph) de la variable S. Les ventes, ont-elles un niveau constant ?

Projet de Monte Carlo 1 Question1 : Soit Wt un mouvement brownien, alors : * Le processus Wt est gaussien * EWt=0 * EWtWs=min⁡(t,s) * Montrons que Wt est suit une N0,t En effet Wt est une variable aléatoire gaussienne et EWt=0 De plus on sait que EWtWs=min⁡(t,s) donc EWt2=t On en déduit que Wt suit une N0,t donc W0 suit une N0,0 donc W0=0 p.s * Montrons que E(Wt+r-Wt)Ws=EWt+r-WtEWs pour r > 0 et pour tout s ≤ t Soit r > 0 et s ≤ t On a E(Wt+r-Wt)Ws=EWt+rWs-EWtWs=s-s=0

Voici le trajet de ma réception de colis: Les articles sont mis dans un centre de préparation de commande ' CLOG '. Cette entreprise analyse l'équilibre des stocks par rapports aux ventes de chaque magasin et nous détermine un stock idéal au modèle au coloris et à la taille. Dans un premier temps, clog réceptionne les colis, en triant par taille, modèle et coloris dans la zone d'attente de contrôle. Ensuite il contrôle la qualité des articles, puis la quantité. Dans un deuxième temps, les

On fait 6 STO 30 DATA. Puis, 9 STO 49 DATA. Ensuite on fait 3 STO 18 DATA et 8 STO 42 DATA. On obtient les mesures suivantes : - moyenne et écart type de la variable indépendante X : RCL 4 et RCL5 ou RCL 6 selon le cas. (Réponses : [pic](ou µ) = 6,5; s = 2,6458 ou σ = 2,2913) - moyenne et écart type de la variable dépendante Y : RCL 7 et RCL 8 ou RCL 9 selon le cas. (Réponses : [pic] = 34,75 ; s = 13,6473 ou σ = 11,8189) - nombre de données n: RCL 0 (Réponse : n = 4)

LA TYPOLOGIE DES ETUDES 1. Typologies selon l’objet 2.1 Etudes stratégiques a. Etudes d’images et de positionnement Essentiellement qualitative * évaluer la perception des qualités et des défauts d’un produit ou d’une marque. * Comparer avec la perception des produits ou marques concurrents : Benchmark B. Etudes de notoriété Outre les indicateurs « top of mind » , « spontanée », « assistée » on mesure parfois la notoriété qualifiée (les personnes qui déclarent connaître