Itamaracá ou simplement "Ita" est une nouvelle base mathématique simple et rapide dans PRNG qui génère une séquence "infinie" et non périodique de nombres dans la gamme [0,1] qui effectue une distribution uniforme.
Dans cet article, à travers - Itamaracá - modèle proposé, en considérant la fonction de valeur absolue | x | nous voyons ∀ N nombre ∈ ℕ ≠ 0 v leur valeur maximale, lorsqu'il est soustrait par la multiplication entre ∀ S, c'est-à-dire, "seed" valeur ∈ ℕ ≥ 0 ⊂ 0 à N par la constante λ choisie arbitrairement en considérant les décimales mais≅2, on arrive à une suite de nombres aléatoires Xn à période ''finie'' dont la valeur maximale est déterminée par la taille de N en tenant compte d'une distribution uniforme [a, b]. Cet algorithme tout au long de l'étude a montré avoir de grandes propriétés statistiques dans les critères d'uniformité et d'indépendance. En ce sens, en raison de ses caractéristiques distinctives, son utilisation est attendue pour toutes les activités qui nécessitent un niveau plus élevé de vitesse dans le processus de génération de séquences aléatoires.
Statistique descriptives s1 de bien www.learneconomie.blogspot.com]jamal yasser
REPRÉSENTATIONTABULAIRE
Tableau à simple entrée, sans hiérarchie (sauf si le caractère est ordinal).
La première colonne renseigne les modalités et les deux suivantes les effectifs et fréquences.
Si le caractère est ordinal, on pourra rajouter une dernière colonne avec les fréquences cumulées.
Modélisation du signal et photométrie : application à l'astrophotographieLaurent Devineau
L’objectif de ce support est de présenter à travers un cas pratique les notions clés de photométrie et de modélisation du signal appliquées à l’astrophotographie
CONTROLEUR MW9665.pptx fonctionnailté du controleur Seframcontact134341
Le contrôleur électrique multifonctions, Sefram MW9665 est le plus complet du marché. Il permet toutes les mesures de diagnostic et de qualification d’une installation électrique, en assurant la conformité aux normes en vigueur. Il s’adapte à tous les réseaux (TT, TN, IT) et s’applique aux installations monophasées ou triphasées. Le lot d’accessoires très complet livré avec l’appareil permet de réaliser tous les tests décrits.
ELE2611 Classe 8 - Circuits non-linéaires dynamiques, oscillateursJerome LE NY
Slides for the class 8 of the course ELE2611 (Circuits II) at Polytechnique Montreal, in French. Videos here: https://www.youtube.com/playlist?list=PLDKmox2v5e7tKNXeRBaLjCLIdv6d3X-82
Séparation de source aveugle sous-déterminée dans des environnements d'écho ...Ayyoub Fakhari
La séparation des sources aveugle avec les méthodes DUET et DESPRIT a reçu beaucoup d'attention en raison de ses applications potentielles sur le traitement du signal.
cours sur les variables aléatoires. l'objectif de ce cours est de faire découvrir aux étudiants en gestion les variables aléatoires dans le cadre de leurs cours de Probabilité
Un Metodo Nuovo e Semplice per Generare Numeri PseudocasualiDH Pereira
Itamaracá o semplicemente "Ita" è una nuova, semplice e veloce base matematica del PRNG che produce una sequenza "infinita" e non periodica di numeri con una distribuzione uniforme nell'intervallo [0,1].
In questo lavoro, attraverso il modello proposto da -Itamaracá-, tenendo conto della funzione valore assoluto |x|, vediamo che ∀ N numeri ∈ ℕ ≠ 0 hanno il loro valore massimo quando si sottrae la moltiplicazione tra ∀ S Cioè, attraverso una scelta arbitraria della costante λ (tenendo conto della frazione) per valori "seme" di N ∈ ℕ ≥ 0 ⊂ 0, si ottiene una sequenza di numeri casuali Xn con periodo "finito" il cui valore massimo è determinato dalla dimensione di N, tenendo conto della distribuzione uniforme [a, b]. Nel corso dello studio, l'algoritmo ha dimostrato di possedere buone proprietà statistiche in termini di uniformità e criteri di indipendenza. In questo senso, grazie alle sue proprietà uniche, ci si aspetta che venga utilizzato per tutte le attività in cui è richiesta un'elevata velocità nella generazione di sequenze casuali.
Statistique descriptives s1 de bien www.learneconomie.blogspot.com]jamal yasser
REPRÉSENTATIONTABULAIRE
Tableau à simple entrée, sans hiérarchie (sauf si le caractère est ordinal).
La première colonne renseigne les modalités et les deux suivantes les effectifs et fréquences.
Si le caractère est ordinal, on pourra rajouter une dernière colonne avec les fréquences cumulées.
Modélisation du signal et photométrie : application à l'astrophotographieLaurent Devineau
L’objectif de ce support est de présenter à travers un cas pratique les notions clés de photométrie et de modélisation du signal appliquées à l’astrophotographie
CONTROLEUR MW9665.pptx fonctionnailté du controleur Seframcontact134341
Le contrôleur électrique multifonctions, Sefram MW9665 est le plus complet du marché. Il permet toutes les mesures de diagnostic et de qualification d’une installation électrique, en assurant la conformité aux normes en vigueur. Il s’adapte à tous les réseaux (TT, TN, IT) et s’applique aux installations monophasées ou triphasées. Le lot d’accessoires très complet livré avec l’appareil permet de réaliser tous les tests décrits.
ELE2611 Classe 8 - Circuits non-linéaires dynamiques, oscillateursJerome LE NY
Slides for the class 8 of the course ELE2611 (Circuits II) at Polytechnique Montreal, in French. Videos here: https://www.youtube.com/playlist?list=PLDKmox2v5e7tKNXeRBaLjCLIdv6d3X-82
Séparation de source aveugle sous-déterminée dans des environnements d'écho ...Ayyoub Fakhari
La séparation des sources aveugle avec les méthodes DUET et DESPRIT a reçu beaucoup d'attention en raison de ses applications potentielles sur le traitement du signal.
cours sur les variables aléatoires. l'objectif de ce cours est de faire découvrir aux étudiants en gestion les variables aléatoires dans le cadre de leurs cours de Probabilité
Un Metodo Nuovo e Semplice per Generare Numeri PseudocasualiDH Pereira
Itamaracá o semplicemente "Ita" è una nuova, semplice e veloce base matematica del PRNG che produce una sequenza "infinita" e non periodica di numeri con una distribuzione uniforme nell'intervallo [0,1].
In questo lavoro, attraverso il modello proposto da -Itamaracá-, tenendo conto della funzione valore assoluto |x|, vediamo che ∀ N numeri ∈ ℕ ≠ 0 hanno il loro valore massimo quando si sottrae la moltiplicazione tra ∀ S Cioè, attraverso una scelta arbitraria della costante λ (tenendo conto della frazione) per valori "seme" di N ∈ ℕ ≥ 0 ⊂ 0, si ottiene una sequenza di numeri casuali Xn con periodo "finito" il cui valore massimo è determinato dalla dimensione di N, tenendo conto della distribuzione uniforme [a, b]. Nel corso dello studio, l'algoritmo ha dimostrato di possedere buone proprietà statistiche in termini di uniformità e criteri di indipendenza. In questo senso, grazie alle sue proprietà uniche, ci si aspetta che venga utilizzato per tutte le attività in cui è richiesta un'elevata velocità nella generazione di sequenze casuali.
Itamaracá: Cara Sederhana Baru Untuk Menghasilkan Nomor PseudorandomDH Pereira
Itamaracá merupakan basis matematika baru untuk menghasilkan angka acak dalam rentang [0,1] dengan distribusi seragam. Algoritmanya melibatkan proses perhitungan nilai absolut dan perkalian antara hasilnya dengan konstanta mendekati 2 untuk menghasilkan angka berikutnya. Tes statistik menunjukkan Itamaracá mampu menghasilkan angka acak yang independen dan seragam. Meskipun memiliki keterbatasan, model ini dapat digunak
PRNG bazita sur la Absoluta Valora Funkcio kaj pro sia trajto povas generi sinsekvon deperiodaj nombroj kun bonaj statistikaj proprietoj tre proksime al vera hazarda nombra generatoro.
Itamaracá: Nueva Manera Sencilla de Generar Números PseudoaleatoriosDH Pereira
In this paper was presented Itamaracá, a novel simple way to generate pseudo random numbers. In general vision we can say that Itamaracá tends to pass in some statistical tests like frequency, chi square, autocorrelation, run sequence and run test. As an effect to comparison also was taking into account the results of the function RandBetween by Microsoft Excel and true random numbers by Random Org analyzed its distinctive characteristics as well as with the proposal model. In this sense, the goal of this study is contributing to growing the existing Pseudo Random Number Generators (PRNGs) portfolio.
Un algoritmo basado en la Función de Valor Absoluto y debido a su característica se puede lograr una secuencia de números aperiódicos con buenas propiedades estadísticas muy cercanas a un verdadero generador de números aleatorios.
Itamaracá: Uma Nova Maneira Simples de Gerar Números Pseudo-aleatóriosDH Pereira
Este documento apresenta um novo gerador de números pseudo-aleatórios chamado Itamaracá. Ele gera números aleatórios de forma simples e rápida usando três sementes e duas etapas de cálculo. Testes estatísticos mostraram que os números gerados por este método exibem independência e uniformidade semelhantes aos de um gerador verdadeiramente aleatório. Embora apresente algumas limitações, Itamaracá é uma boa opção para geração de números pseudo-aleatórios.
Itamaracá: A Novel Simple Way to Generate Pseudo-random NumbersDH Pereira
In this paper was presented Itamaracá, a novel simple way to generate pseudo random numbers. In general vision we can say that Itamaracá tends to pass in some statistical tests like frequency, chi square, autocorrelation, run sequence and run test. As an effect to comparison also was taking into account the results of the function RandBetween by Microsoft Excel and true random numbers by Random Org analyzed its distinctive characteristics as well as with the proposal model. In this sense, the goal of this study is contributing to growing the existing Pseudo Random Number Generators (PRNGs) portfolio.
A PRNG based on the Absolute Value Function and due to its characteristic can generate a sequence of aperiodic numbers with good statistical properties.
L'IA connaît une croissance rapide et son intégration dans le domaine éducatif soulève de nombreuses questions. Aujourd'hui, nous explorerons comment les étudiants utilisent l'IA, les perceptions des enseignants à ce sujet, et les mesures possibles pour encadrer ces usages.
Constat Actuel
L'IA est de plus en plus présente dans notre quotidien, y compris dans l'éducation. Certaines universités, comme Science Po en janvier 2023, ont interdit l'utilisation de l'IA, tandis que d'autres, comme l'Université de Prague, la considèrent comme du plagiat. Cette diversité de positions souligne la nécessité urgente d'une réponse institutionnelle pour encadrer ces usages et prévenir les risques de triche et de plagiat.
Enquête Nationale
Pour mieux comprendre ces dynamiques, une enquête nationale intitulée "L'IA dans l'enseignement" a été réalisée. Les auteurs de cette enquête sont Le Sphynx (sondage) et Compilatio (fraude académique). Elle a été diffusée dans les universités de Lyon et d'Aix-Marseille entre le 21 juin et le 15 août 2023, touchant 1242 enseignants et 4443 étudiants. Les questionnaires, conçus pour étudier les usages de l'IA et les représentations de ces usages, abordaient des thèmes comme les craintes, les opportunités et l'acceptabilité.
Résultats de l'Enquête
Les résultats montrent que 55 % des étudiants utilisent l'IA de manière occasionnelle ou fréquente, contre 34 % des enseignants. Cependant, 88 % des enseignants pensent que leurs étudiants utilisent l'IA, ce qui pourrait indiquer une surestimation des usages. Les usages identifiés incluent la recherche d'informations et la rédaction de textes, bien que ces réponses ne puissent pas être cumulées dans les choix proposés.
Analyse Critique
Une analyse plus approfondie révèle que les enseignants peinent à percevoir les bénéfices de l'IA pour l'apprentissage, contrairement aux étudiants. La question de savoir si l'IA améliore les notes sans développer les compétences reste débattue. Est-ce un dopage académique ou une opportunité pour un apprentissage plus efficace ?
Acceptabilité et Éthique
L'enquête révèle que beaucoup d'étudiants jugent acceptable d'utiliser l'IA pour rédiger leurs devoirs, et même un quart des enseignants partagent cet avis. Cela pose des questions éthiques cruciales : copier-coller est-il tricher ? Utiliser l'IA sous supervision ou pour des traductions est-il acceptable ? La réponse n'est pas simple et nécessite un débat ouvert.
Propositions et Solutions
Pour encadrer ces usages, plusieurs solutions sont proposées. Plutôt que d'interdire l'IA, il est suggéré de fixer des règles pour une utilisation responsable. Des innovations pédagogiques peuvent également être explorées, comme la création de situations de concurrence professionnelle ou l'utilisation de détecteurs d'IA.
Conclusion
En conclusion, bien que l'étude présente des limites, elle souligne un besoin urgent de régulation. Une charte institutionnelle pourrait fournir un cadre pour une utilisation éthique.
Le Comptoir OCTO - Qu’apporte l’analyse de cycle de vie lors d’un audit d’éco...OCTO Technology
Par Nicolas Bordier (Consultant numérique responsable @OCTO Technology) et Alaric Rougnon-Glasson (Sustainable Tech Consultant @OCTO Technology)
Sur un exemple très concret d’audit d’éco-conception de l’outil de bilan carbone C’Bilan développé par ICDC (Caisse des dépôts et consignations) nous allons expliquer en quoi l’ACV (analyse de cycle de vie) a été déterminante pour identifier les pistes d’actions pour réduire jusqu'à 82% de l’empreinte environnementale du service.
Vidéo Youtube : https://www.youtube.com/watch?v=7R8oL2P_DkU
Compte-rendu :
Le Comptoir OCTO - Équipes infra et prod, ne ratez pas l'embarquement pour l'...OCTO Technology
par Claude Camus (Coach agile d'organisation @OCTO Technology) et Gilles Masy (Organizational Coach @OCTO Technology)
Les équipes infrastructure, sécurité, production, ou cloud, doivent consacrer du temps à la modernisation de leurs outils (automatisation, cloud, etc) et de leurs pratiques (DevOps, SRE, etc). Dans le même temps, elles doivent répondre à une avalanche croissante de demandes, tout en maintenant un niveau de qualité de service optimal.
Habitué des environnements développeurs, les transformations agiles négligent les particularités des équipes OPS. Lors de ce comptoir, nous vous partagerons notre proposition de valeur de l'agilité@OPS, qui embarquera vos équipes OPS en Classe Business (Agility), et leur fera dire : "nous ne reviendrons pas en arrière".
Ouvrez la porte ou prenez un mur (Agile Tour Genève 2024)Laurent Speyser
(Conférence dessinée)
Vous êtes certainement à l’origine, ou impliqué, dans un changement au sein de votre organisation. Et peut être que cela ne se passe pas aussi bien qu’attendu…
Depuis plusieurs années, je fais régulièrement le constat de l’échec de l’adoption de l’Agilité, et plus globalement de grands changements, dans les organisations. Je vais tenter de vous expliquer pourquoi ils suscitent peu d'adhésion, peu d’engagement, et ils ne tiennent pas dans le temps.
Heureusement, il existe un autre chemin. Pour l'emprunter il s'agira de cultiver l'invitation, l'intelligence collective , la mécanique des jeux, les rites de passages, .... afin que l'agilité prenne racine.
Vous repartirez de cette conférence en ayant pris du recul sur le changement tel qu‘il est généralement opéré aujourd’hui, et en ayant découvert (ou redécouvert) le seul guide valable à suivre, à mon sens, pour un changement authentique, durable, et respectueux des individus! Et en bonus, 2 ou 3 trucs pratiques!
OCTO TALKS : 4 Tech Trends du Software Engineering.pdfOCTO Technology
En cette année 2024 qui s’annonce sous le signe de la complexité, avec :
- L’explosion de la Gen AI
-Un contexte socio-économique sous tensions
- De forts enjeux sur le Sustainable et la régulation IT
- Une archipélisation des lieux de travail post-Covid
Découvrez les Tech trends incontournables pour délivrer vos produits stratégiques.
OCTO TALKS : 4 Tech Trends du Software Engineering.pdf
Itamaracá : Une Nouvelle Méthode Simple pour Générer des Nombres Pseudo-aléatoires
1. ITAMARACÁ
I T A M A R A C Á : U N E N O U V E L L E M É T H O D E
S I M P L E P O U R G É N É R E R D E S N O M B R E S
P S E U D O - A L É A T O I R E S
F R N S = A B S [ N - ( P N * X R N ) ]
D H P E R E I R A ( 2 0 2 2 )
2. Q U ' E S T - C E Q U E
I TA M A R AC Á ?
• Itamaracá ou simplement "Ita" est une nouvelle base
mathématique simple et rapide dans PRNG qui génère une
séquence "infinie" et non périodique de nombres dans la
gamme [0,1] qui effectue une distribution uniforme.
• L'origine de son nom vient de la langue Tupi-Guarani qui
signifie "pierre chantante", dans ce sens il fait référence à
quelque chose d'aléatoire... un événement inattendu.
3. C O M M E N T F O N C T I O N N E I TA M A R AC Á
Dans cet article, à travers - Itamaracá - modèle proposé, en considérantla fonction de valeur
absolue | x | nous voyons ∀ N nombre ∈ ℕ ≠ 0 v leur valeur maximale, lorsqu'il est soustrait par
la multiplication entre ∀ S, c'est-à-dire, "seed" valeur ∈ ℕ ≥ 0 ⊂ 0 à N par la constante λ choisie
arbitrairement en considérantles décimales mais≅2, on arrive à une suite de nombresaléatoires
Xn à période ''finie'' dont la valeur maximale est déterminée parla taille de N en tenant compte
d'une distribution uniforme [a, b]. Cet algorithme tout au long de l'étude a montré avoir de grandes
propriétés statistiques dans les critères d'uniformité et d'indépendance. En ce sens, en raison de ses
caractéristiquesdistinctives, son utilisation est attendue pour toutes les activités qui nécessitent un
niveau plus élevé de vitesse dans le processus de génération de séquences aléatoires.
4. C O M M E N T F O N C T I O N N E I TA M A R AC Á
Comme tous les GNPA (Générateur de Nombres Pseudo-aléatoires) Ita a
plusieurs caractéristiques. Voici votre condition initiale :
• Tout d'abord, sélectionnez N, c'est-à-dire la valeur maximale dans la plage
entre 0 et N sélectionnée par des critères sélectionnés par l'utilisateur, avec N
∈ ℕ.
• Dans ce modèle, il y a 3 graines S0, S1 et S2. Pour chacune de ces graines,
choisissez un nombre ∈ ℕ qui tombe dans l'intervalle entre 0 et N.
5. Après avoir sélectionné aléatoirement 3 valeurs initiales S0, S1 et S2, le
processus de calcul est divisé en deux étapes principales.
• Pn (Processus n ou État Intermédiaire).
• Calcul Final ou Formule Générale
C O M M E N T F O N C T I O N N E I TA M A R AC Á
6. C O M M E N T F O N C T I O N N E I TA M A R AC Á
• Pn (Processus n ou État Intermédiaire).
À ce stade, nous devons considérer la valeur absolue de la différence
entre les deux graines qui "se déplacent" dans le temps, pour ainsi
dire, de manière séquentielle.
Pn = ABS (S2 – S0)
7. C O M M E N T F O N C T I O N N E I TA M A R AC Á
• Calcul Final ou Formule Générale
Dans cette étape, il faut multiplier le "x" du résultat obtenu à la
première étape (en Pn) par Xrn, qui est la valeur souhaitée par
l'utilisateur, à condition que cette valeur soit très proche de 2 (par
exemple, 1,97, 1 , 98, 1 ,99789...).
FRNS = ABS [N – (Pn * Xrn)]
8. E X E M P L E
Supposons que nous voulions générer des nombres de 0 à 10 000.
N 10.000
Graine 0 8.777
Graine 1 11
Graine 2 8
9. E X E M P L E
Nous pouvons générer le premier nombre en utilisant l'état intermédiaire (Pn) et
ensuite utiliser la formule générale, comme indiqué ci-dessous.
P1 = ABS (8 – 8.777) = 8.769
FRNS1 = ABS [10.000 - (8.769*1.97) = 7.275
10. E X E M P L E
2ème:
P2 = ABS (7.275 – 11) = 7.264
FRNS2 = ABS [10.000 - (7.264*1.97) = 4.310
3ème:
P3 = ABS (4.310 – 8) = 4.302
FRNS3 = ABS [10,000 - (4.302*1.97) = 1.525
11. E X E M P L E
Ainsi, nous obtenons les trois premiers nombres résultants:
7.275 - 4.310 y 1.525...
Les numéros suivants générés par cette séquence suivront la même logique.
12. L E S R É S U L TAT S D E C E R TA I N S T E S T S E T
O U T I L S S TAT I S T I Q U E S
Tests Itamaracá Random Org
Chi-carré 11.26 3.65
Nombres répétés / N 3,618 3,763
Moyenne / Écart-type 4.941 / 2.884 4.925 / 2.905
Run Test (Even/Odd) -0.914634 0.004101
Run Test (Median) 0.759184 0.603023
Autocorrélation (Moyenne des 10
premiers k-lags différente de 0)
0.000103 0.000980
Entropie de Shannon 3.45327 3.45284
Comparaison des résultats entre Ita et TRNG par Random Org, étant donné les 10.000 nombres générés
Note : La méthodologie utilisée pour évaluer les résultats est exactement la même que celle contenue dans la version publiée.
13. L E S R É S U L TAT S D E C E R TA I N S T E S T S
E T O U T I L S S TAT I S T I Q U E S
Histogramme par modèle Itamaracá
14. L E S R É S U L TAT S D E C E R TA I N S T E S T S
E T O U T I L S S TAT I S T I Q U E S
Run Sequence par modèle Itamaracá
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
1
19
37
55
73
91
109
127
145
163
181
199
217
235
253
271
289
307
325
343
361
379
397
415
433
451
469
487
505
523
541
559
577
595
613
631
649
667
685
703
721
739
757
775
793
811
829
847
865
883
901
919
937
955
973
991
Line Graph for 1,000 numbers generated by Itamaracá
15. L E S R É S U L TAT S D E C E R TA I N S T E S T S
E T O U T I L S S TAT I S T I Q U E S
Graphe de dispersion par modèle Itamaracá
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
0 200 400 600 800 1000 1200
Scatter Plot for 1,000 numbers generated by Ita
Série1
16. Q U E L Q U E S C O N S I D É R AT I O N S
• Itamaracá s'est révélé être un bon générateur de nombres aléatoires, notamment
en ce qui concerne les critères d'indépendance et d'uniformité. Il y a une bonne
perspective sur les coûts de calcul et aussi sur son application dans le domaine des
études de cryptographie.
• Une autre chose à noter est le fait qu'il n'y a aucune règle à suivre concernant le
choix de la valeur initiale, seulement de choisir arbitrairement n'importe quelle
valeur dans l'intervalle de 0 à N ∈ ℕ, sa valeur maximale.
17. Q U E L Q U E S C O N S I D É R AT I O N S
• Indépendamment de la valeur initiale de la graine utilisée. les algorithmes ont
une forte tendance à passer les tests statistiques standard de cohérence et
d'indépendance (y compris les tests du NIST et des bits suivants). cependant.
même s'ils sont passés. certaines de ces valeurs de graine sélectionnées peuvent
créer certains résultats de test. ou pire que lors de l'utilisation d'autres graines.
18. Q U E L Q U E S C O N S I D É R AT I O N S
Le modèle Itamaracá, comme tous les PRNG, présente également certaines limites identifiées. Par
exemple, à un moment donné, peut-être après qu'une grande quantité de nombres ait été
générée, la répétition de la même séquence de nombres générés a tendance à se répéter.
Cependant, cela ne se produira que si et seulement si la valeur des 3 graines initiales (S0, S1 et
S2) apparaît au milieu de la séquence résultante dans exactement le même ordre.
• Malgré cette limitation, nous pouvons observer qu'il est très difficile pour cette séquence de
nombres d'être répétée dans son intégralité lorsque nous augmentons la valeur de N et si nous
considérons une distribution uniforme [0,1].
• Nous pouvons donc conclure qu'il s'agit d'un générateur qui génère des nombres aléatoires
"infinis" et "non périodiques".
19. C O N C L U S I O N
La génération de nombres aléatoires est trop importante
pour divers domaines d'étude et d'applications pratiques
pour le développement humain.Cette étude présente une
proposition nouvelle et simple pour un générateur de
nombres pseudo-aléatoires (PRNG) appelé "Itamaracá".
Itamaracá, comme tous les algorithmes PRNG, a quelques
limites, mais en général il a montré de bons résultats dans
les tests statistiques considérés. Dans ce sens, un modèle
de plus dans le portefeuille disponible pour de nouvelles
études et, surtout, pour une utilisation particulièrement
applicable aux objectifs et aux problèmes réels.