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L'analyse entrée-sortie, ou analyse entrées-sorties, est une modélisation économique utilisant le tableau entrées-sorties (TES) permettant de prévoir l'influence des changements dans un secteur d'activité particulier ou des changements de consommation sur le reste de l'économie. Il donne une représentation cohérente de la production nationale. Le tableau entrées-sorties a été conçu par le français François Quesnay au dans son Tableau économique (1759). L'analyse a ensuite notamment été développée par Wassily Leontief, qui a reçu le prix Nobel d'économie pour ses travaux en 1973. L’analyse entrée-sortie (ou intrant-extrant) est connue internationalement sous le nom d’analyse input-output. Historiquement, la première application pratique du modèle a été développée par Maurice Potron, jésuite et polytechnicien français, dès 1912. Cependant, ces travaux tombent dans l'oubli. L'idée sera reprise et diffusée avec davantage de succès par Leontief en (1941). Son modèle d'input-output tient explicitement compte de l'interdépendance générale de tous les secteurs économiques. En prenant des hypothèses assez fortes, Leontief a pu obtenir un modèle qui relie les productions intermédiaires et finales des différents biens. Tout d'abord, le modèle input-output ne s'occupe que de la production des différents biens. Par conséquent, on peut se limiter à des considérations technologiques et examiner ainsi l'interdépendance des différents secteurs industriels. Une industrie utilise souvent des inputs qui sont produits par d'autres industries. À son tour, la production de cette industrie peut servir d'input à d'autres branches économiques. Prenons le cas de l'acier qui est utilisé pour la production de camions. Une partie de ces camions est destinée aux aciéries pour le transport des matières premières et des produits. Par exemple, si l'on veut doubler la production de camions militaires, il faut que les productions de camions et d'acier augmentent dans une plus grande mesure que la quantité utilisée pour la production de camions militaires.
[2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will implement a simple fractional resampler that
uses local Lagrange interpolation. The resampler can be used to perform
any rational sampling rate change (but beware of aliasing when
downsampling!)
In [1]:
import numpy as np
import IPython
from scipy.io import wavfile
Local Lagrange interpolation[4]¶
To perform resampling we will need to compute subsample values and, in [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will explore various ways to implement a system
that changes the voice of a speaker. Typical applications for these
techniques, strictly sorted by plausibility, include international spy
missions and prank telephone calls, and devices such as the one
displayed here can be easily bought on the web... or in a novelty shop.
No description has been provided for t [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In [1]:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.signal as sp
import seaborn as sns
sns.set()
In [2]:
plt.rcParams["figure.figsize"] = (14,4)
The basic reproduction number[4]¶
The propagation mechanism of an epidemic such as the one caused by
SARS-CoV-2 virus can be roughly modeled, at least in its inital phase,
as a process in which each infected individShift + Enter or Ctr + Enter.
As the variables contained in a cell are stor