Méthodes probabilistes pour la reconstruction de données manquantes

Dossier : Arts, Lettres et SciencesMagazine N°627 Septembre 2007Par : B. Beauzamy (68) et Olga Zeydina. Avec la collaboration de l’Université nationale de Donetsk, UkraineRédacteur : J. R.

Cha­cun con­state l’absence de cer­taines don­nées : elles n’ont jamais été recueil­lies, ou bien elles ont été perdues.

Le présent manuel four­nit les out­ils, d’abord théoriques, ensuite pra­tiques, per­me­t­tant la recon­sti­tu­tion de don­nées manquantes.

Il est illus­tré par un exem­ple type, traité tout au long de l’ouvrage : les débits de 19 fleuves en Vendée, enreg­istrés jour­nelle­ment sur trente-sept ans en théorie, mais avec plus de 50 % de trous en pra­tique. Cet exem­ple est issu d’un con­trat traité par la SCM pour Veo­lia Envi­ron­nement, Région Ouest.

Nous mon­trons com­ment les méth­odes prob­a­bilistes per­me­t­tent une recon­sti­tu­tion pré­cise et effi­cace, et nous mon­trons com­ment met­tre en œuvre les out­ils infor­ma­tiques appropriés.

On peut égale­ment explor­er ces méth­odes pour s’abstenir de recueil­lir des don­nées que l’on saura recon­stru­ire : nous mon­trons com­ment l’enregistrement per­ma­nent des tem­péra­tures de trois villes témoin en Ohio per­met la recon­struc­tion des tem­péra­tures de toutes les autres villes : ceci per­met d’économiser des cap­teurs et des mesures.

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