Échantillonnage. Paramètres d’une population ; type d’échantillonnage ; aléatoire simple, stratifié, proportionnel, réparation optimale, information d’une variable supplémentaire ; autocorrélation temporelle et spatiale. Suivi temporel. Séries de temps. Séries aléatoires, périodicités, tendances. Séries stationnaires et non stationnaires ; définition de la dépendance linéaire, autocorrélation. Séries de Markov d’ordres un et deux ; analyses de structures de persistance. Approche de Box et Jenkins, fonctions de transfert. Notion de contenu en information pour l’optimisation de l’échantillonnage temporel. Application à des données environnementales.
- Enseignant: Taha B.M.J. Ouarda