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Je suppose que tu veux dire que \phi est fonction de r^2=x_i^2+x_j^2 Si oui, c'est facile. Sinon il y a la solution évidente \Phi=\Phi(x_j) Merci Pythales, mais non, on sait juste que \phi : \mathbb{R}^2 \rightarrow \mathbb{R} sans aucune restriction... Et je voudrais bien-sûr éviter les so...

Bonjour, est-ce que quelqu'un aurait des références biblio sur la résolution d'équa diff. partielles, ou bien quelques pistes à me donner sur le problème suivant svp ? x_i\phi''_i + x_j\phi''_{ji} +(1-\delta) \phi'_i = 0, où \delta est une constante, \phi(x_i,x_j)...

yes ! merci encore arnaud32 !

Merci arnaud32 ! c'est impeccable !
A+

oui tu as raison, ta substitution est correcte arnaud32, donc on retombe bien à l'ordre 4 sur la forme bien connue. Mais la forme que tu proposes est récursive puisque le problème que je soulève se retrouve à nouveau dans ta formule avec r^{(k)} . Mes seules hypothèses sont les signes des dé...

oui c'est une composante à prendre en compte dans les dérivées successives des fonctions composées, car on a des produits, mais ce n'est pas suffisant. Regarde la formule de Faa di Bruno qui généralise les dérivées successives de fonctions composées : http://fr.wikipedia.org/wiki/Formule_de_Fa%C3%A0...

Bonjour, merci à tous ceux qui m'ont répondu. Tout d'abord, merci bentaarito, mais je connais déjà ce document. Mon problème, avec la formule de ce document, est que je dois jongler avec les exposant pairs (impairs) et ordre de multiplicitiés pairs (impairs). Pour cela il me faudrait une règle du ty...

Bonjour à tous ! Je souhaite démontrer ce problème qui me semble ouvert : Si f(x) et g(x) sont deux fonctions n fois dérivables telles que (-1)^nf^{(n)} \leq 0, \ \forall n \in \mathbb{N}^* et (-1)^ng^{(n)} \leq 0, \ \forall n \in \mathbb{N}^* alors &#...

Nuage, je vais essayer d'être plus précis. Je cherche à claculer la dérivée de la médiane et que cette formule soit valable quelquesoit la loi sous-jacente. Comme le faisait remarquer WIWIWI la médiane est fonction de la statistiqe d'ordre x_{[]} et de n , donc la dérivée doit pouvoir être déterminé...

oui j'avais pensé à cette formule mais c'est pas évident d'en déduire la dérivée, de même que passer par la fonction de répartition inverse et trouver sa dérivée (car il faut bien une loi sous-jacente). Pour la régression, il faudrait que je passe aussi par une loi connue pour mesurer les variation ...

comme je l'ai dit dans ma question c'est de l'analytique que je veux, càd du non paramétrique ou encore du non stochastique, etc... Par exemple: développements limités connus pour la médiane et sa dérivée... ou autre ? Effectivement l'intervalle de confiance donne une variation, mais je souhaiterai ...

Bonjour,

connaissez-vous un moyen de mesurer les variations analytiques de la médiane (sans passer par des lois particulières de type loi uniforme, etc...puisque c'est trivial dans ces cas là).
With many thanks !

homogénéité de degré zéro, symétrie, un axiome de transfert (donnant la convexité) et un axiome de normalisation...

miikou a écrit:ah pardon ! j'avais mal lu tu cherches l'ensemble des solutions

oui ! Je te remercie pour la solution...

bien vu, donc la forme la plus générale doit être
je vais essayer de trouver une preuve plus séduisante...

simplement trouver la forme fonctionnelle de , peut-être que les propriétés énoncées ne sont pas suffisantes pour caractériser ???

Hi, J'essaie de caractériser une fonction à partir de certains axiomes. J'arrive à déduire que ma fonction g: [0,1] \rightarrow [0,1] est strictement décroissante, convexe, que g(0)=1 et que g(1)=0. Je n'arrive pas à trouver la forme la plus générale de cette fonction, qui doit bien-sûr dépendre d'u...

salut,

oui, je l'ai écrit plus haut ton y^:
y^=aX²+bX+C.
Etant donné que tu connais a, b, c, et X, c'est ok, tu as ton r.
Best !

Hi ! tu peux utiliser la formule que tu as vue sur le site: pose \hat{Y}=aX^2+bX+C et c'est bon. En fait, tu approches ton Y avec le \hat{Y} issu de la méthode des MCO. La seule différence avec ce que tu connais, c'est qu'ici, il s'agit d'un modèle de regression multiple (avec plusieurs variables ex...

Salut,

je peux t'envoyer cela en 2Mo, envoie moi ton adresse.
A+