Analyse complexe
Département de mathématiques et statistique nombres complexes et l'extension aux fonctions de ces nombres des ... 1.3 L'infini en analyse complexe .
DÉPARTEMENT DE MATHÉMATIQUES
EQUATIONS DIFFERENTIELLES (4). * ANALYSE COMPLEXE (4). * MESURE ET INTEGRATION 1 (3). * GEOMETRIE AFFINE ET EUCLIDIENNE (2). * INTRODUCTION A LA STATISTIQUE.
Analyse 3
Département de Mathématiques et Statistique. Université de Montréal L'analyse mathématique est l'étude approfondie du calcul différentiel et intégral.
Statistique Descriptive Multidimensionnelle (pour les nuls)
C'est une succession d'analyses bivariées constituant un premier pas vers l'analyse multivariée. Coefficients de corrélation. MATH. PHYS. FRAN. ANGL. MATH.
LICENCE
DEPARTEMENT DE MATHEMATIQUES. PROGRAMME DE LA LICENCE. CEVITAL Le Port de Bejaia
Analyse 2
Analyse 2. Notes de cours Département de Mathématiques et Statistique ... (dans un cours d'analyse complexe on montre que tout polynôme `a coeffi-.
Continuation directe du magistère MMFAI de Mathématiques Fondam
23 jui. 2021 Le département de mathématiques et applications offre une formation ... Analyse complexe
Doctorat en philosophie Mathématiques et statistique
mathématiques et statistique de l'Université Carleton et le Département de mathématiques et de statistique de MAT 5127 Complex Analysis (3 units).
Fabrice Larribe Ph.D.
https://etudier.uqam.ca/sites/default/files/site/all/default/upload/documents/presentation_mathematiques.pdf
Doctorat en mathématiques
TGDE Cycles supérieurs en mathématiques et en statistique chevronnés dans les principaux axes de recherche du Département en mathématiques : analyse.
Analyse Complexe - Université Paris-Saclay
Analyse Complexe François DE MARÇAY Département de Mathématiques d’Orsay Université Paris-Saclay France «Celui qui enseigne une chose la connaît rarement à fond car s’il l’étudiait à fond a?n de l’enseigner il n’aurait alors plus assez de temps disponible pour l’enseigner » Jacques-Henri D’AGUESSEAU z 2 v0 2 + 0
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
AVER|-.2366840.206059
H.G.|0.023759-.157132
GERS|-.261525-.089482
LOT|0.2551870.032261
H.P.|0.4782280.052226
TARN|-.102814-.087061
T.G.|0.1235680.068447
ColumnCoordinates
|Dim1Dim2INF05|0.322690-.183979
S0510|0.2156880.069874
S1020|0.1470200.149383
S2035|-.0476930.106435
S3550|-.257888-.011834
SUP50|-.304488-.103492
Lescontributionsal'inertieselonchaqueaxe
ARIEAVER
H.G.GERSLOTH.P.
TARNT.G.
inf05s0510s1020 s2035 s3550 sup50Dim. 2
-0.25-0.15-0.050.050.150.25Dim. 1-0.5-0.4-0.3-0.2-0.10.00.10.20.30.40.5
|Dim1Dim2ARIE|0.0013660.044019
AVER|0.1813410.507201
H.G.|0.0014340.231410
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