Échantillonnage

LA CONSTRUCTION D’UN ECHANTILLON PLAN D’ECHANTILLONNAGE 1. Définir la population à étudier (population-cible, univers de référence) 2. Choix d’une méthode d’échantillonnage (méthodes probabilistes vs. non-probabilistes) 3. Détermination de la taille de l’échantillon PLAN D’ECHANTILLONNAGE POPULATION DE REFERENCE • Définition: L'ensemble des objets possédant les informations désirées pour répondre aux objectifs de l'étude • Notion d’unité d’échantillonnage • Prise en compte

Définition Echantillon de convenance Un échantillon de convenance est un échantillon choisi lors d’une étude pour des raisons pratiques d’accessibilité et de coût. Dans le domaine de la recherche universitaire, un échantillon de convenance est par exemple souvent composé d’étudiants. Le choix d’un échantillon de convenance peut parfois nuire à la possibilité de généralisation des résultats obtenus car l’échantillon de convenance n’est pas toujours un échantillon représentatif. Un échantillon

Rappels sur les intervalles de confianceQuelques rappels sur les intervalles de confiance I/ Généralités Soient : X une variable aléatoire de loi paramétrée par θ et X 1 ,...,X n n variables i.i.d selon la loi de X. 1) Principe d’un intervalle de confiance Plutôt que d’estimer ponctuellement la vraie valeur inconnue du paramètre θ , on recherche un intervalle recouvrant «très vraisemblablement » cette vraie valeur. Définition : On appelle intervalle de confiance de niveau de confiance 1− α du paramètre

PERRE Morgan A1 TP1 ATI2 : Traitement de la vidéo en temps réel Ce TP avait pour but de nous apprendre à effectuer des traitements en temps réel. Pour ce faire nous utilisons OpenCV et la Kinect/WebCam. Exercice 1 Vision infrarouge Ci-dessous l’implémentation de la vision infrarouge en utilisant la Luminance. // Conversion RGB en YUV cvtColor(img,img, CV_RGB2YUV); // Création de l'image OpenCV for(int i=1; i<480-1; ++i) if ( (i % 2) == 0 ) for(int j=0; j<640; ++j) { unsigned char y = *(lockedRect

pédagogique de cours N° 02 : Echantillonnage Plan du cours : 1. Introduction. 2. Terminologie. 3. Echantillonnage. 3.1. Définition. 3.2. Méthodes d’échantillonnage. 3.2.1. Méthodes probabilistes (Aléatoires). Echantillonnage aléatoire simple. Echantillonnage aléatoire stratifié. Echantillonnage aléatoire par grappes. Echantillonnage aléatoire systématique. 3.2.2. Méthodes non probabilistes (Raisonnées ou Empiriques) Echantillonnage par quotas. Echantillonnage de convenance (de commodité)

mère). Généralement, il y a deux méthodes principales d’échantillonnage : 1- Méthode probabiliste • Echantillonnage aléatoire simple • Echantillonnage stratifié • Echantillonnage par grappe 2- Méthode non probabiliste • Echantillonnage par quotas • Echantillonnage par convenance • Echantillonnage délibérément hétérogène • Echantillonnage « boule de neige » • Echantillonnage accidentel Les échantillons probabilistes ou aléatoires sont constitués par tirage au sort dans la

Traitement du Signal, 2010 – p. 2/82 Plan du cours Chapitre 1 : Corrélations et Spectres Transformée de Fourier Classes de signaux déterministes et aléatoires Propriétés de Rx (τ ) et de sx (f ) Chapitre 2 : Filtrage Linéaire Chapitre 3 : Échantillonnage Chapitre 4 : Traitements Non-linéaires Chapitre 5 : Processus de Poisson Chapitre 6 : Signaux des télécommunications Cours Traitement du Signal, 2010 – p. 3/82 Transformée de Fourier Définitions Formule directe X(f ) = R x(t) exp (−j2πf

II – Echantillonnage & estimation 2V314 - 2015-2016 – © D. Lamy Distribution d’échantillonnage de la moyenne Quelle loi pour X ? Théorème Central-Limite (TCL) Si X → Loi quelconque L avec E(X) = µ et Var(X) = σ² n →€∞ Si X → N (µX, σX) € quelque soit n X → loi normale En pratique n ≥ 30 X → loi normale Quels paramètres pour la loi de distribution de X ? € Espérance mathématique de X : E ( X ) E ( X ) = E ( X ) = µX € Variance de X : 2 σ Var X ( ) Var ( X ) Var X = = X ( ) n n

c Mathematiques appliquees a la gestion Module 6 Probabilite et echantillonnage Sous 10 direction de Mortin Noel TELUQ L'unlverslte AUJourd'hUl MQT 1001 Mathematiques appliquees ala gestion MODULE 6 PROBABILITE ET ECHANTILLONNAGE Sous la direction de Martin Noel Tele-universite Universite du Quebec Quebec (Quebec) Canada 2009 MODULE 6 PROBABILITE ET ECHANTILLONNAGE 3 TABLES DES MATIERES Mise en situation Section 1 L'analyse combinatoire La factorielle Les regles de l'analyse

Échantillonnage probabiliste L'échantillonnage probabiliste entraîne la sélection d'un échantillon à partir d'une population, sélection qui repose sur le principe de la randomisation (la sélection au hasard ou aléatoire) ou la chance. Il est plus complexe, prend plus de temps et est habituellement plus coûteux que l'échantillonnage non probabiliste. Toutefois, comme les unités de la population sont sélectionnées au hasard et qu'il est possible de calculer la probabilité d'inclusion de chaque unité