Extrait de cours maths 3e Multiples et diviseurs
Remarques à propos de 0 et de 1 : Le produit de n'importe quel nombre par 0 est 0. 0 est donc un multiple de tous les nombres. Aucun
MODELES LINEAIRES
variables par un modèle de régression linéaire multiple. Par exemple
Extrait de cours de maths de 5e Chapitre 1 : Arithmétique
Le chiffre des unités doit être un nombre pair et la somme des nombres formés par chacun des chiffres doit être un multiple de 9. Page 4. Exercices. a) Exercice
Statistique Descriptive Multidimensionnelle (pour les nuls)
1.2.4 Résultats sur les variables . dans le chapitre 2 et l'Analyse des Correspondances Multiples (A.C.M.) dans le chapitre 3. ... MATH PHYS FRAN.
MULTIPLES DIVISEURS
https://www.maths-et-tiques.fr/telech/19NombreEntierM.pdf
CM1 Mathématiques Connaître les multiples et les diviseurs des
? Les multiples d'un nombre : Un multiple est un nombre qui est le résultat d'une multiplication. Par exemple : 36 = 9 x 4.
LE TABLEAU DES MESURES DE VOLUMES
Cela veut dire que chaque mesure contient des unités des dizaines et des centaines. Dans les conversions
Introduction à la régression multiple
cessaires et les termes du modèle les notions d'estimation des pa- Le modèle de régression linéaire multiple est l'outil statistique le plus ha-.
A different approach to multiple correspondence analysis (MCA
Oct 12 2009 Math. Sci. hum / Mathematics and Social Sciences (47e année
Publicationsde
l'InstitutdeMath ematiques deToulouse (pourlesnuls) (versiondemai2010)AlainBaccini
2Tabledesmatieres
1AnalyseenComposantesPrincipales5
2AnalyseFactorielledesCorrespondances15
3AnalysedesCorrespondancesMultiple27
34TABLEDESMATIERES
Avant-propos
grandeslignesdecestechniques.Chapitre1
AnalyseenComposantes
Principales
lysesdesCorrespondances). tion). 5Ongeneraliseennal'A.C.M.
1.2Exempleillustratifpourl'A.C.P.
parlesfacteurs). laplusobjectivepossible. disciplines.1.2.1Presentation
physique,francais,anglais):MATHPHYSFRANANGL
jean6.006.005.005.50 alan8.008.008.008.00 anni6.007.0011.009.50 moni14.5014.5015.5015.00 didi14.0014.0012.0012.50 andr11.0010.005.507.00 pier5.507.0014.0011.50 brig13.0012.508.509.50 evel9.009.5012.5012.001.2.EXEMPLEILLUSTRATIFPOURL'A.C.P.7
coupd'ilduphotographe...1.2.2Resultatspreliminaires
Statistiqueselementaires
VariableMoyenneEcart-typeMinimumMaximum
MATH9.673.375.5014.50
PHYS9.832.996.0014.50
FRAN10.223.475.0015.50
ANGL10.062.815.5015.00
unpremierpasversl'analysemultivariee.Coefficientsdecorrelation
MATHPHYSFRANANGL
MATH1.000.980.230.51
PHYS0.981.000.400.65
FRAN0.230.401.000.95
ANGL0.510.650.951.00
1.2.3Resultatsgeneraux
d'unevariablequantitative).Matricedesvariances-covariances
MATHPHYSFRANANGL
MATH11.399.922.664.82
PHYS9.928.944.125.48
FRAN2.664.1212.069.29
ANGL4.825.489.297.91
Valeurspropres;variancesexpliquees
FACTEURVAL.PR.PCT.VAR.PCT.CUM.
128.230.700.70
212.030.301.00
30.030.001.00
40.010.001.00
40.301.00
Interpretation
1.2.4Resultatssurlesvariables
Correlationsvariables-facteurs
FACTEURS-->F1F2F3F4
MATH0.81-0.580.01-0.02
PHYS0.90-0.43-0.030.02
FRAN0.750.66-0.02-0.01
ANGL0.910.400.050.01
desvariablesdonneparlaFig.1.1. auxaxesdesgraphiques).1.2.EXEMPLEILLUSTRATIFPOURL'A.C.P.9
A x e 2 -1.0-0.50.00.51.0Axe 1-1.0-0.50.00.51.0
Fig.1.1{Representationdesvariables
dimensionspourinterpreterl'analyse.Interpretation
lespresentonsmaintenant.1.2.5Resultatssurlesindividus
jean0.11-8.61-1.4120.9929.191.830.970.03 alan0.11-3.88-0.504.225.920.230.980.02 anni0.11-3.213.476.174.0611.110.460.54 moni0.119.850.6026.8638.190.331.000.00 didi0.116.41-2.0512.4816.153.870.910.09 andr0.11-3.03-4.929.223.6222.370.280.72 pier0.11-1.036.3811.510.4137.560.030.97 brig0.111.95-4.205.931.5016.290.180.82 evel0.111.552.632.630.956.410.250.73 A x e 2 -5-4-3-2-101234567Axe 1-10-8-6-4-20246810
Fig.1.2{Representationdesindividus
loin.Interpretation
Var(C1)=1
99X i=1(c1 i)2
1=8:61;sacontributionestdonc:
19(8:61)2
28:23100=29:19%:
1.3.PRESENTATIONGENERALEDELAMETHODE11
individuslesonta100%.1.3Presentationgeneraledelamethode
noussemblenecessaire. appropries(q1.3.1Lesprincipes
Lesdonneesaanalyser
noteexjX1XjXp
1x1 1xj 1xp 1. ix1 ixj ixp i. nx1 nxj nxp nLeproblemeatraiter
Lecritereutilise
convenablementlesfacteurs.Lamethode
C 1=a11X1+a2
1X2++ap
1Xp C 2=a12X1+a2
2X2++ap
2Xp tellesque: C doitrajouterlacontraintePp j=1(aj1)2=1.
contenuedansC1).1.3.PRESENTATIONGENERALEDELAMETHODE13
Etainsidesuite:::
facilesalireetainterpreter.Centrageoureductiondesdonnees?
propresorthonormesdelamatriceR.Commentaires
1.3.2Lesresultats
Resultatsgeneraux
variables.Resultatssurlesvariables
interpretation. q=3.Resultatssurlesindividus
commelesautressontassociesauxfacteurs. 1).Chapitre2
AnalyseFactorielledes
Correspondances
descriptive.2.1Principegeneraldel'A.F.C.
2.1.1Lesdonnees
toirementtouslem^emepoids1 15 y1yhycsommes x1n11n1hn1cn1+ x`n`1n`hn`cn`+ xrnr1nrhnrcnr+ sommesn+1n+hn+cn (lesn`+etlesn+h).2.1.2Leprobleme
liaison. du`iemeprol-ligne f n`1 n`+;:::;n`hn`+;:::;n`cn`+g; etcelleduhiemeprol-colonne f n1h n+h;:::;n`hn+h;:::;nrhn+hg: particulieres.2.1.3Lamethode
danslecascontraire. etcellesdeY. methode.2.2.EXEMPLEILLUSTRATIF17
2.2Exempleillustratif
arrondisaladizainepres).2.2.1Lesdonnees
Ellessontreproduitesci-dessous.
mentetlaS.A.U.(en1993).INF05S0510S1020S2035S3550SUP50
ARIE870330730680470890
AVER82012602460333021702960
H.G.229010701420183012602330
GERS16508901350254020903230
LOT19401130175016607701140
H.P.2110117016401500550430
TARN17708201260201016802090
T.G.1740920156022109901240
encolonnes,6classes).SUP50=plusde50hectares.
d'uneautre,retrouvee.Letableauinitial
ContingencyTable
|INF05S0510S1020S2035S3550SUP50|SumARIE|870330730680470890|3970
AVER|82012602460333021702960|13000
H.G.|229010701420183012602330|10200
GERS|16508901350254020903230|11750
LOT|19401130175016607701140|8390
H.P.|2110117016401500550430|7400
TARN|17708201260201016802090|9630
T.G.|1740920156022109901240|8660
Sum|1319075901217015760998014310|73000
Lescontributionsaukhi-deux
(n`hn`+n+h n)2n`+n+h n (voirlechapitre3ducoursSDE). |INF05S0510S1020S2035S3550SUP50|SumARIE|32.5016.607.0236.599.7516.05|118.51
[870(397013190)=73000]2 (397013190)=73000'32:50: [820(1300013190)=73000]2 (1300013190)=73000'995:17:2.2.EXEMPLEILLUSTRATIF19
Lestableauxdeprols
RowProfiles
|INF05S0510S1020S2035S3550SUP50ColumnProfiles
|INF05S0510S1020S2035S3550SUP50TOTAL|111111
Lanotiond'inertieenA.F.C.
tique. dernieralinea. tousdepartementsconfondus.S.A.U.
cellesdeslignes(dansIRr). conserveseulementdeuxoutroisdimensions.InertiaandChi-SquareDecomposition
SingularPrincipalChi-
ValuesInertiasSquaresPercents1530456075
0.122100.014911088.2920.25*******
0.048940.00239174.833.25*
0.027920.0007856.901.06
0.023280.0005439.550.74
0.073645375.49
restitueaussilemaximum;etainsidesuite. importantepourl'axe1etainsidesuite.2.2.EXEMPLEILLUSTRATIF21
peuttoujourssededuiredesprecedents.Lescoordonneesdeslignesetdescolonnes
principequ'enA.C.P. 1.RowCoordinates
|Dim1Dim2ARIE|0.037168-.109849
quotesdbs_dbs47.pdfusesText_47[PDF] Math : pourcentage
[PDF] Math : puissance de 10
[PDF] Math : TGV vitesse
[PDF] math :je suis bloqué
[PDF] MATH ; Dev maison seconde
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