Résumé: L'échantillonnage descriptif est une méthode qui contrôle complétement l'ensemble des valeurs de l'échantillon. Elle est basée sur un choix régulier de l'ensemble des valeurs de l'échantillon et sur leurs permutations aléatoires. Cette méthode génère deux types de problèmes, à savoir, le biais des estimateurs des paramètres des variables de sortie et la connaissance a priori de la taille de l'échantillon. Cette thèse examine les différents cas dans lesquels l'échantillonnage descriptif génère le plus de biais. Nous avons montré son existence dans le cas ou la surface des réponses possède une fréquence théorique égale ou est multiple de la fréquence échantillonale. Ainsi, nous avons proposé une amélioration de l'échantillonnage descriptif qui est basée sur des blocs d'échantillons réguliers dont les tailles sont des nombres premiers. Cette nouvelle approche réduit le biais pouvant être provoqué par l'échantillonnage aléatoire, descriptif et descriptif amélioré. Nous avons également évalué les mesures de performance d'un système de production et d'un problème d'ordonnancement d'atelier.

Béjaia:
Langue: Français
Collation: 111 p. ill. ;30 cm.
Diplôme: Doctorat
Etablissement de soutenance: Béjaia, Université Abderrahmane Mira
Spécialité: Mathématiques
Index décimal 510 .Mathématiques
Thème Mathématiques

Mots clés:
Pétri, réseaux de
Échantillonnage (statistique)
Ordonnancement (gestion)

Note: Bibliogr. pp.106-111