Méthodes de discrétisation

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Discrétiser pour cartographier 4 Cartographier une série quantitative nécessite de discrétiser les valeurs Discrétiser = découper une série statistiques en classes Grand compromis statistique - cartographie Résumer au mieux la distribution (conserver l hétérogénéité) Optimum: le plus grand nombre de classes Construire une carte efficace (synthétiser) Optimum: un faible nombre de classes et d effectifs égaux. Choisir des combinaison de variables visuelles restituant au mieux les spécificités de la distribution statistique. Règles de sémiologie graphique

Les règles de la réduction statistique de l information en vue d une cartographie. 5 Conserver l ordre de grandeur Conserver la forme de la distribution Conserver la dispersion Maximiser l hétérogénéité entre les classes Maximiser l homogénéité à l intérieur des classes Décider de conserver ou non les singularités Il n y a pas une discrétisation optimale. Il y a une démarche cohérente par rapport à un objectif donné et une distribution donnée.

Les méthodes de discrétisation 6 Classes d amplitudes égales Classes basées sur la moyenne et l écarttype Classes d effectifs égaux (ou quantiles) Classes en progression géométrique Méthode des seuils naturels Méthode de Jenks

Discrétisation en classes d amplitudes égales 7 + Facile à construire, facile à lire, conserve la forme de la distribution - Optimum carto pour distribution uniforme (rare) -- pour les distributions asymétriques

Classes d amplitudes égales 8 Nb communes 25 20 15 10 5 0 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 % chomeurs

Discrétisation basée sur la moyenne et l écart-type 9 + Fait référence aux caractéristiques de la distribution (moy, s) + permet la comparaison dans une unité commune - Convient mal aux distributions asymétriques

Classes basées sur la moyenne et l écart-type 10 Nb communes 25 20 15 10 5 0 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 % chomeurs

Discrétisation en classes d effectifs égaux (méthodes des quantiles) 11 + Transmet une information maximale + Privilégie les rangs plus que les valeurs - Transforme complètement la distribution

Classes d effectifs égaux 12 Nb communes 25 20 15 10 5 0 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 % chomeurs

Discrétisation en classes en progression géométrique 13 + Convient aux distributions asymétriques produites par exemple par des processus multiplicatifs

Classes en progression géométrique 14 Nb communes 25 20 15 10 5 0 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 % chomeurs

Discrétiser pour comparer 15 La comparaison est un objectif spécifique de la cartographie Comparaison des positions relatives ou des positions absolues? Comparaison Des distributions de 2 phénomènes sur un même espace Dans le temps (cartographie d une évolution) Des distributions d un même phénomène sur 2 espaces différents ou à 2 échelons différents.

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Comparaison des positions absolues Évolution d un phénomène: les densités communales entre 1962 et 1999 18

Les problèmes que posent le territoire aux statistiques et à la cartographie 19 Problèmes de comparabilité: Effet de contour Effet de bordure Effet de définition L exemple du découpage en Iris: Homogénéité de définition sémantique Hétérogénéité de définition spatiale