Reprise du message précédent :

Ok

Si vous avez la chance d'être là après le 20 mai vous aurez le droit à plein de questions de ma part sur les corps groupe anneau...tout ce que je maitrise pas mais que si je commence à m'y mettre avant mes partiels ça va m'embrouiller, mais que j'aimerais mettre au clair cette été pour partir sur de bonnes bases( pour être libre et génerer de bonnes idées)

ca suffira a montrer que c'est une famille génératrice, pas une base ( en fait c'est une base, mais faut le justifier )

la deuxieme partie est bonne, mais je vois pas ce que les lambda ont a faire là dedans

Je pensais au lambda parce que tout ce qu'on veut c'est des matrices qui multiplié par des lambda1 lambda2 et 3 (combinaison linéaire) donnent des matrices ou abc sont des reels, or comme les lambda sont des reels...
 
Mais peut-être qu'on peut laisser, je verrais ça après mon sommeil merité.
 
Bonne nuit.

Bonjour à tous,  
je voulais si l'un d'entre vous connaissait une traduction en français des termes "scarse" et "scarsity" ?
 
Pour la signification matheuse : une matrice jacobiennne J ( et son appli associée ) est dite "scarse" quand elle a moins de n * m degrés de liberté . ( avec J jacobienne de f , fonction de R^n dans R^m )
 
Je fais bien la distinctinction avec les termes "sparse" et "sparsity" qui correspondent à une matrice "creuse" !

besoin d'aide de stateux

dites lorsqu'on fait un test statsitique,

disons qu'on a une valeur seuil "a" négative

et une t statistique "b" négative aussi

il faut comparer les valeurs en tant que telles pour la regle de décision ou les valeurs absolues ?  

J'suis pas sur d'avoir compris ta question, mais si genre t'as une stat de test T qui suit une loi normale (pour faire simple) et que ton seuil vaut 0.05, tu vas regarder si T est dans l'intervalle [-1.96, 1.96] ou pas.
 
Donc tu compares T avec 1.96 si T est positif, ou T avec -1.96 si T est négatif.  
 
Ca répond à ta question ou pas ?

pourquoi 1.96 ?

Parce que dans mon exemple, j'ai pris une loi normale (0,1) et un seuil à 5% (le 1.96, c'est le fractile, il se lit dans les tables)

ah wi donc si T positif , T < 1.96 c ok
 
et si T négatif il faut que T > -1.96 c ça ?

Voila.
 
95 fois sur 100 (seuil = 0.05), une valeur au hasard issue d'une loi normale N(0,1) tombera entre -1.96 et 1.96.
 
99 fois sur 100 (seuil = 0.01), une valeur au hasard issue d'une loi normale N(0,1) tombera entre -2,57 et 2,57
 
Tu acceptes ton hypothèse H0 si T est dans l'intervalle [-fractile, fractile], sinon tu rejette. Donc si on reste sur notre seuil à 0.05, on a un intervalle [-1.96, 1.96]
 
Si T est dedans, tu acceptes H0, sinon, tu rejette H0. Et vérifier si T est dans l'intervalle, ça revient à dire : Si T est positif, je le compare à 1.96, si T est négatif, je le compare à -1.96.

merci

wai enfin ceci dit j'obtiens ça
 

 
et c'est pour le test de dickey/fuller donc LES REGLES DE DECISION SONT INVERSEES pour ce test
 
donc c'est quoi là ? Ho accepté ou rejeté ?    
 
pazrce que avec le truc négatif et le truc inversé je me mélange un peu les pinceaux
 

el3ssar ?

Bah à priori c'est bon, tu peux l'accepter ton hypothèse, non ?

bin j'en sais rien  moi
 
comme je l'ai dit je me mélange les pinceaux vu qu'avec le test de dickey fuller les regles de décision sont inversés
 

donc je dirai au contraire hypothèse rejetée meme

J'étais au taf

C'est basé sur une loi de Student ton test là ? (c'est le T-stat qui me fait dire ça).

Si oui, la loi de Student est symétrique. Donc tu vois que (en prenant 5%), on a :  -3.43 < -1.76, et que par rapport à ce qu'on disait tout à l'heure, -1.76 est dans l'intervalle [-3.43, 3.43] qui correspond à H0.

Sinon, regarde la p-value associée à ta stat de test, c'est comme ça qu'on fait en vrai.

Si ta p-value est grande, tu acceptes H0, sinon tu rejette. Grande ou petite par rapport à quoi ? Au seuil, justement

Edit : c'est quoi cette histoire de règle de décision inversée ? L'interprétation est différente selon ta définition de H0, mais le fait d'accepter / rejeter H0 ça dépend simplement de ta stat de test.

oui c'est un test de student mais cela n'a pas la meme forme que d'habitude

on prend d'autres tables crée exprès pour le test : les tables de dickey fuller donc

nan ici si tobs < valeur critique => rejet de Ho

oui je suis sur de moi

 
C'est exactement ce que j'ai dit.
 
Et dans ton cas, -3.4 (valeur critique) < -1.7 (t obs). Donc tu rejettes pas H0.

 
 
chpige pas là
 
tu fais l'inverse avec la loi de student au dessus nan ?, on accepte Ho quand c'est plus petit en valeur absolu

 
 
pourtant d'habitude on fait
 
tcalc < valeur critique => Ho acceptée

Le contenu de ce message a été effacé par son auteur

 
Faut pas confondre t-obs et la p-value associée.
 
Soit tu compare t-obs avec les valeurs issues des tables, soit tu compares la p-value associée au seuil.
 
Si t'as une p-value de 0.00032 (par exemple), alors 0.00032 < 0.05 (seuil), donc tu rejettes H0 à 5%
 
Si au contraire t'as une p-value de 0.18, alors 0.18 > 0.05, donc tu acceptes H0 à 5%
 
 
 

 
 
Ca dépend. SI on a une loi de Fisher, elle est tout le temps positive, donc ouais on va faire ça.
 
Par contre, si on a une loi normale ou une loi de student (qui sont symétriques), quand on part dans les valeurs négatives, "ça se lit dans l'autre sens" (et donc imaginer l'intervalle, dans sa tête, ça aide à pas faire de bêtise).

T'as pas fait l'approximation affine ?

Blague à part, tu veux faire quoi en fait ?
T'as pas besoin d'un équivalent, en 0 ça te fais -oo.

tu dérives

( ln(sin(x)) )' = (ln(u)) ' = u'/u = cos x / sin x = 1/ tan x

tu prends le développement limité de tan x = x + ax^3 + b x^5..

= x ( 1+ ax^2 + b x^4...)

tu obtiens donc un truc de la forme

1/x * ( 1/(1+ ax^2 + b x^4...))

tu développes selon 1/1+u et ensuitetu primitives

je ne suis pas sur de moi cela dit, les développements limités ca date un peu

edit : apres reflexion ca marche ce que j'ai mis ou c'est une connerie ?

 
 
en plus oui
 

 

Il a dit qu'il a pas fait les DL, donc il doit sans doute utiliser une autre méthode

merde j'avais mal lu

mais cela dit j'ai un gros doute sur ce que j'ai fait

Je peux pas vérifier j'ai pas les compétences pour

 
 
ah oui donc j'ai zappé une étape là
 
c'est quoi la p-value alors ?  
 

 
 
le DL en un point d'une fonction est unique s'il existe non ?
 
je sais pas si ca marche ce que j'ai fait
 
en plus faire un dl quand ca tend vers -oo ca me parait chelou apres reflexion

Le contenu de ce message a été effacé par son auteur

oui je sais maios là j'étais parti sur mon truc
 

Tu peux définir un équivalent simple ?

wolfiounette et el3ssar, vous comprenez quelque chose à ce que vous faites en fait ? Parce que vous donnez vraiment l'impression d'appliquer bêtement des recettes de cuisine qu'on vous a apprises

 
 
bin perso on m'a pas tellement expliqué  pourquoi la regle de décision de dickey fuller était inversée
 
donc ca me chamboule un peu tout  

 
Oui, par contre c'est fort probable que j'explique mal