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MÉMOIRE - Thèses malgaches en ligne

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Rappels théoriques<br />

La deuxième partie du prés<strong>en</strong>t mémoire concerne quelques rappels théoriques sur la statistique et<br />

la géostatistique.<br />

II-1- ANALYSE STATISTIQUE DES DONNEES<br />

L’analyse préalable d’une étude géostatistique est l’analyse statistique des données. Cette<br />

partie traite:<br />

des variables régionalisées.<br />

de support et champ.<br />

des rappels des grandeurs fréquemm<strong>en</strong>t utilisées <strong>en</strong> statistique (moy<strong>en</strong>ne, variance,<br />

covariance, écart type, corrélation).<br />

de l’hypothèse de base (stationnarité du second ordre et hypothèse intrinsèque).<br />

II-1-1-Variables régionalisées Z(x), x à 2, 3 ou 4D<br />

Les variables régionalisées sont les outils de base <strong>en</strong> interpolation spatiale. Ce sont des<br />

variables aléatoires (v. a), grandeurs mesurées s imprévisibles, irrégulieres, qui pr<strong>en</strong>n<strong>en</strong>t ses<br />

valeurs <strong>en</strong> tout point de l’espace.<br />

II-1-2- Support et champ<br />

Le support est le point, volume ou surface (ex: bloc) générique, d’ori<strong>en</strong>tation donnée,<br />

d’intervalle de temps, sur lequel la variable régionalisée mesurée est définie. Il est de toute<br />

première importance de s'assurer que toutes les observations provi<strong>en</strong>n<strong>en</strong>t des supports<br />

id<strong>en</strong>tiques.<br />

Le champ, c’est la zone considérée.<br />

II-1-3- Rappels des grandeurs fréquemm<strong>en</strong>t utilisées <strong>en</strong> statistique<br />

Soi<strong>en</strong>t Z 1 , Z 2 ,…..Z i ,….. et X, Y les variables aléatoires :<br />

la moy<strong>en</strong>ne est définie par m =<br />

la variance est σ 2 = ou s 2 =<br />

la covariance qui mesure la force du li<strong>en</strong> linéaire <strong>en</strong>tre les variables X et Y est<br />

défini par : Cov (X,Y) = E [ (X – m X ) (Y – m Y ) ]<br />

l’écart type est σ =<br />

la corrélation est la covariance <strong>en</strong>tre 2 v.a normalisée pour prés<strong>en</strong>ter un écart type<br />

de 1 est<br />

; On note que,<br />

Signifie une abs<strong>en</strong>ce de li<strong>en</strong> linéaire <strong>en</strong>tre les variables.<br />

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