Skip to article frontmatterSkip to article content
Site not loading correctly?

This may be due to an incorrect BASE_URL configuration. See the MyST Documentation for reference.

Les termes γˉ(v,v)\bar{\gamma}(v,v) ou γˉ(x,v)i\bar{\gamma}(x,v)_i sont requis pour obtenir les variances de blocs, de dispersion et d’estimation. Ils peuvent être calculés de plusieurs façons :


i. Intégration analytique de γ(h)\gamma(h)

Applicable surtout en 1D.

Exemple (modèle sphérique) :

γˉ(v,v)/C={0.5v/a0.05(v/a)3si v<a10.75a/v+0.2(a/v)2si va\bar{\gamma}(v,v)/C = \begin{cases} 0.5\,v/a - 0.05\,(v/a)^3 & \text{si } v < a \\ 1 - 0.75\,a/v + 0.2\,(a/v)^2 & \text{si } v \ge a \end{cases}

aa est la portée.


ii. Utilisation d’abaques (ex. sphérique, exponentiel)

Les abaques permettent de calculer γˉ(v,v)\bar{\gamma}(v, v) pour un modèle isotrope de variogramme. Il suffit ensuite de multiplier cette valeur par le palier du variogramme pour obtenir la valeur désirée. Nous verrons en classe comment utiliser ces abaques de manière efficace.


iii. Approximation numérique (grille ou Monte Carlo)

On représente le bloc vv par une grille fine et on calcule la valeur moyenne du variogramme γˉ(xixj)\bar{\gamma}(x_i - x_j) sur toutes les paires (xi,xj)(x_i, x_j) de la grille.

Méthode de Monte Carlo : placer nn paires de points aléatoires dans le bloc vv, puis moyenner γˉ(h)\bar{\gamma}(h) sur ces paires.