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Auteur(s)
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Pierre GY : Ingénieur de l’École supérieure de physique et de chimie industrielles de la ville de Paris (ESPCI) - Docteur-ingénieur, Docteur ès sciences - Ingénieur-conseil
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Lire l’articleINTRODUCTION
Dans bien des cas, l’objet dont on cherche à évaluer la composition moyenne — le lot — est trop étendu pour pouvoir, dans son ensemble, être soumis à l’analyse. En effet, les analyses sont à la fois coûteuses et destructrices. On doit alors avoir recours à un échantillon, souvent de masse infime, sur lequel l’analyse est effectuée par procuration.
Bien souvent, l’utilisateur ne prend conscience de l’existence des problèmes posés par l’échantillonnage que lorsqu’il est confronté à une flagrante erreur d’échantillonnage. La plus commune est de considérer comme échantillon une partie quelconque de l’objet à évaluer et, par exemple, la fraction la plus accessible. Pour un analyste, cette erreur consisterait à opérer le prélèvement de sa prise d’essai à la surface du flacon.
C’est dans le but de rendre l’échantillon représentatif du lot dont il est issu que le théoricien est amené à définir et l’utilisateur à suivre un certain nombre de règles qui résultent du développement de la théorie de l’échantillonnage.
VERSIONS
- Version archivée 1 de juil. 1989 par Pierre GY
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13. Moments de l’erreur d’échantillonnage. Lots à une dimension
13.1 Modes probabilistes usuels de sélection des incréments
Qu’il s’agisse d’une distance ou d’un temps, on peut imaginer une infinité de modes de sélection des points de prélèvement. Pour fixer les idées sur un cas concret, nous nous fixerons comme objectif la sélection de Q instants tq compris entre l’instant t = 0 de début de l’écoulement du lot L et l’instant t = TL où cet écoulement s’achève. Nous ne retiendrons que trois modes probabilistes de sélection des prélèvements ponctuels :
-
la sélection à intervalles égaux et positionnement initial au hasard (plus simplement échantillonnage systématique) ;
-
la sélection à strates égales et positionnement au hasard dans chaque strate (plus simplement échantillonnage stratifié au hasard) ;
-
la sélection directe au hasard dans l’intervalle (0, TL).
13.2 Fonctions génératrices d’erreurs. Variance s 2 (EI )
Les fonctions génératrices d’erreurs (sous-entendu d’échantillonnage) sont des fonctions dérivées des fonctions auxiliaires et du palier du variogramme qu’il suffit de diviser par le nombre Q de prélèvements composant l’échantillon E pour exprimer la variance de l’erreur d’intégration EI. Il existe une fonction génératrice d’erreurs pour chaque mode de sélection. C’est ainsi que nous définirons [2] :
-
Wsy ( j ) : la génératrice d’erreurs de l’échantillonnage systématique :
Wsy (j ) = 2w (j/2) – w ’ (j )s 2 (EI )sy = Wsy (j ) / Q( 9 )
-
Wst ( j ) : la génératrice d’erreurs...
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BIBLIOGRAPHIE
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(1) - GY (P.) - Sampling of particulate materials. Theory and practice - . ELSEVIER, Amsterdam (1re éd. 1979, 2e éd. révisée 1982), 432 p.
-
(2) - GY (P.) - Hétérogénéité, Échantillonnage. Homogénéisation - . Masson, Paris 1988, 607 p.
-
(3) - GY (P.) - The analytical and economic importance of correctness in sampling - . Analytica Chimica Acta, 190 1986, p. 13-23.
-
(4) - MATHERON (G.) - Les variables régionalisées et leur estimation - . Thèse de Doctorat d’État. Masson, Paris 1965, 305 p.
-
(5) - GY (P.) - * - L'échantillonnage des minerais en vrac. Tome 1 : Théorie générale, Numéro spécial, Revue de l’Industrie Minérale, 15 janvier 1967), 188 p. Tome 2 : Théorie générale (fin) et Erreurs opératoires, Numéro spécial, Revue de l’Industrie Minérale, 15 septembre 1971, 280 p.
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...
ANNEXES
ECHANT 2 (français), se reporter à la référence , brgm.
SAMP (anglais), se reporter à la référence .
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