Des modèles statistiques non-linéaires à effets mixtes et leurs extensions pour analyser la réponse de « la » biodiversité à des variables écologiques.

Travail de Fin d’Etudes – été 2009
Cartographie fonctionnelle en MEEG, EEG-IRMf et SEEG
Cours 8 Problèmes de dynamiques : techniques de résolution pas-à-pas
détecteur de mélodie sujet proposé par J. Le Roux
Bilan de carbone de l’écosystème forestier aquitain de pin maritime
Amélioration de la résolution spatiale en imagerie rapide EPI Sébastien REYT M2 PPI Sous la direction de Olivier DAVID.
C1 Bio-statistiques F. KOHLER
Les K plus proches voisins
Gouttes rebondissantes sur une surface vibrée verticalement
M. EL Adel & M. Ouladsine LSIS – UMR-CNRS 6168 Marseille - France
Interaction véhicule route et estimation du contact pneu chaussée
Évaluation des interactions Guy Gauthier ing.Ph.D. SYS Été 2011.
Chapitre VII :Commande par retour d’état
Programmes du cycle terminal
Christelle Scharff IFI 2004
Analyses IRMf Oury Monchi, Ph.D.
Un neurone élémentaire
Prévision de la Demande
Chapitre 2 Les indices.
Évaluation de la mémoire de travail spatiale chez les enfants et les adultes atteints de l’ETCAF : une étude d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle.
Laboratoire II: Le modèle linéaire général (GLM)
Laboratoire I: Introduction & pré-traitements
Etude longitudinale d’essais multilocaux: apports du modèle mixte
Traitement du signal TD0 : Introduction.
BOLD, Hypothèses et Desseins Expérimentaux
Régression linéaire simple
« Pédagogie universitaire numérique »
Techniques d’optimisation
Introduction aux plans dexpériences P. Lambert Daprès J.-M. Fuerbringer, Design of Experiments, Mai 2006.
Les techniques binaurales
S.S.I.I., , n°6, Créer des filtres sur mesure pour compresser S.S.I.I., , n°6, : Créer des filtres sur mesure pour compresser 1 Créer un.
Corrélation et régression linéaire simple
Ajustements c2 non-linéaires
Méthode des Ensembles de Niveaux par Eléments Finis P1
Pr. M. Talibi Alaoui Département Mathématique et Informatique
Alors, sur retour unitaire
Régression linéaire (STT-2400)
électroencéphalographie Estimation des conductivités in vivo
Problèmes inverses en électroencéphalographie
Chapitre 3-B : AUTOMATIQUE : LES S.L.C.I.
Introduction partie II: Neuroanatomie
Régulation et Asservissement: Notions de schémas blocs
18/06/07NOV-3554-SL Réunion ADOMOCA 21/11/2007 Contribution à l’assimilation chimique des observations METOP : IASI et GOME.
Extraction non supervisée (séparation Image/fond) ● Objectifs : 1. temps réel 2. détection des «objets» en mouvement ● Compression temporelle de l'aspect.
Probabilités et Statistiques Année 2010/2011
Etude d’une colonne Erreur d’approximation
Apparence globale 1 image = 1 vecteur Base apprentissage Rotation –capture les variabilités Troncature –Quelques coefficients Représentation linéaire Espace.
TNS et Analyse Spectrale
Sensibilité aux forçages atmosphériques et assimilation de données spatiales et in situ dans un modèle à surface libre du Golfe de Gascogne et du Plateau.
(Créteil 96) Roméo veut offrir un bouquet de fleurs à sa bien-aimée. Le fleuriste lui propose :  un bouquet composé de 8 iris et de 5 roses, pour un.
TNS et Analyse Spectrale
Activité mentale Indiquer vos nom et prénom sur votre feuille
Introduction.
Equipe SIMM Signaux et Image Multisources Multicomposantes
PROGRAMMATION SCIENTIFIQUE EN C PRO Approximation de fonctions et régression u Approximation linéaire –Méthode du moindre carré u Travail pratique.
Oscillateur harmonique
Principes d'économétrie
1 Gestion des voitures médecins d'Urgences-Santé Michel Gendreau Émilie Frot¹ Gilbert Laporte Frédéric Semet¹ Centre de recherche sur les transports Université.
Analyse des données. Plan Lien entre les statistiques et l’analyse des données Propagation des erreurs Ajustement de fonctions.
PROGRAMMATION SCIENTIFIQUE EN C PRO Approximation de fonctions et régression u Approximation linéaire –Méthode du moindre carré u Exemple.
Réalisé par : Sébastien Lachance MATHS 3 E SECONDAIRE ÉQUATIONS - 1 er degré -
Validation d’une méthode d’analyse
Lectures Volume du cours: Sections 12.1 à 12.6 inclusivement.
1. Les Rôles Un rôle est une fonction détenue par un utilisateur à un moment donné. Un rôle confère des droits spécifiques. » Le CIL – correspondant informatique.
Corrélation et régression linéaire Mars Modèles de régression  Réponses aux questions du type: ‘Quelle est la nature de la relation entre les variables?’
Chapitre 5 L’ANALYSE SWOT

Laboratoire V: Création d’un protocole expérimental
Laboratoire II: Le modèle linéaire général (GLM)