Séance de cours

Échantillonnage spatial: concepts et techniques

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Description

Cette séance de cours introduit l'échantillonnage spatial dans le contexte des systèmes d'information géographique, couvrant des sujets tels que l'autocorrélation spatiale, les modèles d'élévation numérique, les méthodes d'interpolation et les techniques de recouvrement des données. Il explique l'importance des procédures d'échantillonnage aléatoires et systématiques, des transects et des grilles régulières pour capter avec précision les phénomènes spatiaux continus.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Data collection: Échantillonnage (statistiques)

Concepts associés (32)

Échantillonnage stratifié

vignette|Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire. Le groupe 1 est différent du groupe 2. Ensuite, choisissez un EAS (échantillon aléatoire simple) distinct dans chaque strate et combinez ces EAS pour former l'échantillon complet. L'échantillonnage aléatoire stratifié est utilisé pour produire des échantillons non biaisés.

Échantillonnage (statistiques)

thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.

Survey sampling

In statistics, survey sampling describes the process of selecting a sample of elements from a target population to conduct a survey. The term "survey" may refer to many different types or techniques of observation. In survey sampling it most often involves a questionnaire used to measure the characteristics and/or attitudes of people. Different ways of contacting members of a sample once they have been selected is the subject of survey data collection.

Nonprobability sampling

Sampling is the use of a subset of the population to represent the whole population or to inform about (social) processes that are meaningful beyond the particular cases, individuals or sites studied. Probability sampling, or random sampling, is a sampling technique in which the probability of getting any particular sample may be calculated. In cases where external validity is not of critical importance to the study's goals or purpose, researchers might prefer to use nonprobability sampling.

Simple random sample

In statistics, a simple random sample (or SRS) is a subset of individuals (a sample) chosen from a larger set (a population) in which a subset of individuals are chosen randomly, all with the same probability. It is a process of selecting a sample in a random way. In SRS, each subset of k individuals has the same probability of being chosen for the sample as any other subset of k individuals. A simple random sample is an unbiased sampling technique. Simple random sampling is a basic type of sampling and can be a component of other more complex sampling methods.

Afficher plus

Séances de cours associées (35)

Numérisation : fonctionnement et architectures de l'ADC

Explique l'opération ADC, la quantification, l'encodage et différentes architectures, couvrant la comparaison ENOB, SNDR et ADC.

Modèles d'altitude : Variables dérivées

Couvre les indicateurs de relief globaux, les modèles d'altitude, la pente, l'orientation, la courbure et les indices morphologiques pour la description du terrain.

Méthodes de l'ensemble : Forêts aléatoires

Couvre les méthodes d'ensemble comme les forêts aléatoires et les baies de Naive de Gaussian, expliquant comment elles améliorent la précision de prédiction et estimer les distributions gaussiennes conditionnelles.

Échantillonnage: Phénomène spatial continu MOOC: Systèmes d’Information Géographique 2

Couvre différentes procédures et propriétés d'échantillonnage spatial dans les systèmes d'information géographique.

Méthodes itératives pour les équations linéaires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des méthodes itératives pour résoudre les équations linéaires et discute de la méthode de gradient pour minimiser les erreurs.

Afficher plus

Concepts associés (32)

Échantillonnage stratifié

Échantillonnage (statistiques)

Survey sampling

Nonprobability sampling

Simple random sample

Afficher plus