Principe des tests statistiques 1 Principe des tests statistiques
1 6 Liens entre p-value et statistique de test dans quelques cas simples Soit H 0 une hypoth ese privil egi ee On d esire tester cette hypoth ese vis a vis d’une hy-poth ese alternative Soit Tla statistique de test ( a valeurs r eelles) utilis ee pour e ectuer le test de H 0, c’est- a-dire v eri er si H 0 est vraie On d esigne par P
Tests d’hypothèse - WordPresscom
Un test statistique ou une statistique est une fonction des variables aléatoires représentant l’échantillon dont la valeur numérique obtenue pour l’échantillon considéré permet de distinguer entre H0 vraie et H0 fausse Dans la mesure où la loi de probabilité suivie par le paramètre p0 au niveau de la population
Exercices et problèmes de statistique et probabilités
Exercices et problèmes de statistique et probabilités Thérèse Phan Jean-Pierre Rowenczyk 2e édition “doc” (Col : Science Sup 19 3x250) — 2012/4/27 — 14:21 — page i — #1
Fiche 19 – Statistiques : Comparaison de séries
La médiane d'une série statistique est la valeur pour laquelle il y a autant d'individus « avant » que d'individus « après » Pour la classe1, la médiane est la 11ème valeur (en effet, l'effectif total est de 21, à la 11ème valeur il y aura 10 élèves avants et 10 après : 21 = 10 + 1 + 10) : c'est donc 3
Schémas Winograd en français: une étude statistique et
établit que nos schémas sont résistants à un test statistique basé sur l’information mutuelle; la seconde est une étude comportementale qui permet de montrer que les humains n’ont pas de difficulté pour traiter correctement les items de notre collection Notre test statistique simple ne parvient pas à
Procédures de test de la racine unitaire
la statistiquet usuelle du test de l’hypothèse nulle ρ=1, mais aussi un test de l’hypothèse nulle jointe b p = 0 et ρ=1 Les tests sont effectués à l’aide de statistiques transformées suivant la méthodologie de Phillips et Perron, leurs valeurs critiques sont obtenues par des méthodes de simulation pour p=2,3,4 et 5 (OPP,1989, p
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complØmentaires : l’observation statistique s’effectue à des dates discrŁtes, tandis que l’analyse thØorique repose plus volontiers sur la thØorie des fonctions, plus performante à cet Øgard
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o la seconde étape a pour but de repérer les mots-clés en recherchant ceux qui sont équivalents ou synonymes L’unité d’analyse sémantique Dans ce cas l'étude peut se limiter aux passages qui ont une signification « les idées clés » au lieu de découper le texte dans son intégralité, comme dans l’analyse syntaxique (Andreani,
Les méthodes d’échantillonnage
Un chiffre tiré au hasard dans la table ne peut être retenu une seconde fois s’il ressort Par ailleurs, si le chiffre de la table ne fait pas partie des numéros attribués à votre base de sondage il ne doit pas être pris en compte Exemple On veut choisir par échantillonnage aléatoire simple, sans remise, 8 étudiants; parmi un groupe
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des gestionnaires et des économistesApproche progressive illustrée de
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Direction de collection : Roland Gillet
professeur à l'université Paris 1 Panthéon-SorbonneCollectionsynthexComposition sous L
ATEX : ScripTEXToute reproduction, même partielle, par quelque procédé que ce soit, est interdite sans autori-
sation préalable.Unecopieparxérographie, photographie, lm,support magnétiqueouautre,constitue une contrefaçon passible des peines prévues par la loi, du 11 mars 1957 et du 3 juillet
1995, sur la protection des droits d'auteur.
Tous droits réservés
ISBN :
ISSN : 1768-7616
© 2009 Pearson Education France
cette matière fascinante qui leur a pris un peu du temps de leurs parents.À Emerson, pour l'encourager à découvrir ce domaine que son grand frère a pris plaisir à
investiguer.Sommaire
Les auteursVII
IntroductionIX
Chapitre 1 Rappels et dénitions1
Chapitre 2 Suites réelles31
Chapitre 3 Les fonctions d'une seule variable51 Chapitre 4 Optimisation des fonctions d'une seule variable101Chapitre 5 Les matrices121
Chapitre 6 Les fonctions de plusieurs variables réelles161 Chapitre 7 Optimisation des fonctions de plusieurs variables201Références bibliographiques235
Index237Sommaire V
Les auteurs
Jeremy DussartestingénieurdegestiondelaSolvayBusinessSchool(SBS)del'Université Libre de Bruxelles (ULB). Il est chercheur en stratégie au Centre Emile Bernheim (CEB) et enseigne les mathématiques en privilégiant les applications pratiques à ce domaine. Natacha Joukoffest mathématicienne diplômée de l'ULB. Passionnée par la pédagogie, elle enseigne les mathématiques à la SBS, elle participe aussi activement aux cours pré- paratoires à destination des futurs étudiants et aux cours de soutien organisés pour ceux qui, en première année de sciences de gestion,ont des difcultés à s'adapter au rythmede l'enseignement des mathématiques. Ahmed Loulitest titulaire d'un DEA de sciences de gestion (SBS) et d'un doctorat de mathématiques (ULB), obtenu sous la direction du professeur Jean-Pierre Gossez. Il est enseignant en mathématiques (SBS) et chercheur au CEB. Il prépare actuellement une thèse en modélisation nancière sous la direction du professeur André Farber. Ariane Szafarzest professeur de mathématiques et de nance à l'ULB. Elle y dirige le Centre Emile Bernheim (CEB) et est membre du Département d'économie appliquée(DULBEA). Diplômée en philosophie des sciences, elle a rédigé une thèse de doctorat de
mathématiques sous la supervision du professeur Christian Gouriéroux (CREST, Paris), (SBS),elleparticipeàdivers projets scientiques, nationaux etinternationaux, etencadre professeurs Ariane Chapelle et André Farber. Enn, elle est l'auteur de nombreux livres et d'articles scientiques en économétrie nancière.Les auteurs VIIIntroduction
L'objectif principal de cet ouvrage est d'apporter aux étudiants en sciences de gestion les bases mathématiques nécessaires pour aborder les diverses branches de leur discipline. À les aspects pratiques et une démarche strictement utilitariste qui masquerait la fécondité et l'esthétique du raisonnement mathématique. Selon le principe de la collection, chaque chapitre commence par une synthèse de cours illustrée de nombreux exemples, remarques pratiques et commentaires. Ceci exclut les démonstrations (qui peuvent être trouvées dans les ouvrages de référence) au prot d'explications mettant en évidence la logique de la succession des matières. Ce sacrice, difcile à consentir pour un mathématicien, est compensé par des dénitions précises, des hypothèses explicites et des résultats rigoureux. Les exercices et problèmes, qui occupent la seconde et majeure partie de chaque chapitre, se répartissent entre applications directes des résultats théoriques et formalisation des qui mentionnent, le cas échéant, l'existence d'autres approches possibles. Les sciences de gestion sont jeunes et dynamiques et leurs contours théoriques uctuent. Dresser l'inventaire détaillé des outils mathématiques qu'elles emploient constitue une mission périlleuse. Nous avons choisi la voie, plus commode, de la cohérence mathéma-tique thématique, quitte à délaisser certaines matières, qui, comme les intégrales ou les
applications linéaires, apparaissent moins souvent dans les applications, mais sont tout aussi passionnantes. Il reste donc matière à un second volume. Ce livre est organisé de la manière suivante. Le premier chapitre introduit les notions de au-delà des simples rappels en présentant notamment la résolution d'équations dans l'ensemble des nombres complexes. Le chapitre 2 étudie les suites réelles qui permettent de caractériser l'évolution et la convergence de processus déterministes en temps discret. Le chapitre 3 développe la théorie des fonctions d'une variable tandis que le chapitre 4est dédié à la détermination des extrema de ces fonctions. Le chapitre 5 est consacré aux
notions fondamentales relatives aux matrices et à la résolution de plusieurs problèmes d'algèbre linéaire. Le chapitre 6 présente les fonctions de plusieurs variables dont les applicationspratiques àlagestionsontmultiples.Logiquement, lechapitre7approfondit la recherche des extrema de telles fonctions. ***Introduction IX Il y a près d'un an, le professeur Roland Gillet nous a proposé de rédiger cet ouvrage. Nous avons saisi avec enthousiasme cette opportunité de transmettre notre expérience de l'enseignement des mathématiques aux gestionnaires. En effet, notre équipe dispense depuis plusieurs années ce type de cours à la Solvay Business School de l'Université Libre de Bruxelles. Arrivés au terme de la rédaction, nous lui sommes très reconnaissants de la conance qu'il nous a témoignée et des bons moments passés en sa compagnie qui nous ont permis d'apprécier sa rigueur intellectuelle, son sens de l'organisation etson humour communicatif. Il convient de souligner le soutien efcace et les encouragements répétés que nous a pro- digués Pearson Education France, et tout spécialement Pascale Pernet et Antoine Chéret, avec qui nous avons pris un grand plaisir à travailler. Ils conserveront probablement le souvenir que les matheux sont des gens certes pointilleux, mais respectant les délais. Nous remercions également Martine Anciaux-Mundeleer pour sa patiente relecture etses commentaires judicieux, sans oublier les générations d'étudiants et d'élèves-assistants
qui nous ont aidés à ajuster le contenu de notre enseignement et à afner l'approche pédagogique d'une discipline qui suscite parfois une certaine appréhension. Enn, nous formulons l'espoir que les lecteurs découvriront au l de cet ouvrage que les mathématiques constituent non seulement un outil précieux pourles sciences de gestion, mais aussi un savoir fascinant dont l'apprentissage procure des joies insoupçonnées...Jeremy Dussart
Natacha Joukoff
Ahmed Loulit
Ariane Szafarz
Bruxelles, juin 2004X Introduction
1Chapitre
Rappels
et dénitionsRappels et dénitions
1. Ensembles de nombres ............... 2
2. Relation
6dansR.................. 3
3. Sous-ensembles convexes de
R...... 4
4. Fonctions de
RdansR.............. 4
5. Résolution d'équations dans
C....... 6
5.1 Nombres complexes .............. 6
5.2 Plan complexe et forme
trigonométrique .................. 75.3 Polynômes à coefcients
complexes ........................ 96. Topologie et dépendance linéaire
dansRn............................ 9
Problèmes et exercices...... 12
Relation
6dansR
et les sous-ensembles convexes deR12Fonctions de
R!R................. 14
Nombres complexes ................... 24
Topologie et dépendance linéaire
dansRn........................... 27
Ce chapitre présente les notionsde base et les
notations utilisées dans la suite du livre (1), en commençant par les ensembles de nombres. Il évolue ensuite vers la structure ordonnée de l'ensembleRdes nombres réels. De là, les intervalles et autres ensembles convexes de Rsont introduits. Les fonctions réelles dont l'étude détaillée apparaît dans les chapitres 3 et 4 sont brièvement présentées. La généralisation de l'ensembleRest abordée selon deux directions. D'une part, au plan algébrique, les nombres complexes permettent la résolution d'équations polynomiales sans solution réelle. D'autre part, les ensembles den-uples réels constituent la base indispensable à l'examen des fonctions de plusieurs variables qui font l'objet des chapitres 6 et 7.1. Nous supposeronsnéanmoins acquises les notions de base et les notations de la théorie des ensembles et de
l'algèbre élémentaire.Rappels et dénitions 11Ensembles de nombres
Lesensembles de nombres sont présentés du plus petitau plusgrand,partantde celui des sont obtenus en ajoutant aux nombres naturels leurs opposés, qui sont munis d'un signe négatif. Les nombres rationnels permettent d'introduire toutes les fractions (division de deux nombres entiers) à dénominateur non nul. Enn, l'ensemble des nombres réels quin'est pas dénombrable, est déterminé par analogie avec les points d'une droite, appelée la
droite réelleNotations
Nest l'ensemble des nombres naturelsf0;1;2;:::g.
Zest l'ensemble des nombres entiersf:::;2;1;0;1;2;:::g.Qest l'ensemble des nombres rationnelspq
Vp2Z;q2Z;q6D0
Rest l'ensemble des nombres réels, représenté par l'ensemble des points d'une droite orientée munie d'une origine et d'une unité. Pour chacun des ensembles cités, on indique l'exclusion du nombre 0 par un indice inférieur nul ou un astérisque. La restriction aux nombres positifs ou nuls, ou négatifs ou nuls, s'effectue à l'aide du signe qui convient placé en indice supérieur. oExemples N0DNDNnf0g D f1;2;:::g,RCD fx2RVx>0g,R0D fx2RVx<0g. L'équationx2D1 n'admet pas de solution réelle. An de résoudre cette difculté, on dénit un ensemble plus vaste queR, l'ensemble des nombres complexes.DénitionCD\baCbiVa;b2R;i2D 1.o
Les dénitions et propriétés relatives à l'ensembleCseront présentées dans la section 5
du présent chapitre. Remarquons que les inclusions successivesNZQRC sont strictes puisque :12Zet1=2N.
132Qet13
=2Z. p2Retp=2Q.3C2i2Cet 3C2i=2R.
L'ensembleRoccupe sans conteste une place prépondérante dans les applications pra- tiques. En effet, les multiples éléments quantitatifs qui émaillent les problèmes de la gestion s'expriment le plus souvent à l'aide des nombres réels. le temps vu comme une succession d'instants dissociés (approche dite discrète) conduità une représentation mathématique de dates appartenant àNouN0et l'évolution des2 Rappels et dénitions
1Chapitre
variables d'intérêt sera exprimée à l'aide de suites (chapitre 2). D'autre part, le temps
considéré comme un continuum (approche dite continue), en référence àRouRC0, requiert la théorie des fonctions (chapitre 3). En fait, ces deux visions du temps sont complémentaires : l'observation statistique s'effectue à des dates discrètes, tandis que l'analyse théorique repose plus volontiers sur la théorie des fonctions, plus performante à cet égard.2Relation6dansR qui enrichissent la droite réelle et permettent de dénir des notions qui s'avèreront fort utiles dans l'étude des fonctions.Propriétés
La relation6est un ordre total surRcar :8x2RVx6x(réexivité),8x;y2RVx6yety6x)xDy(antisymétrie),8x;y;z2RVx6yety6z)x6z(transitivité),8x;y2RVx6youy6x(l'ordre est total).
L'ordre6est compatibleavec l'addition et avec lamultiplication par un nombre positif ou nul car :8x;y;z2RVx6y)xCz6yCz.8x;y2R;8z2RCVx6y)x:z6y:z.o