Appendice 3

Glossaire

APPENDICE 3

GLOSSAIRE

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

A3.1

Glossaire

Appendice 3

COPRESIDENTS, ÉDITEURS ET EXPERTS
Coprésidents de la Réunion d’experts sur les méthodologies intersectorielles
pour l’analyse des incertitudes et la qualité des inventaires
Taka Hiraishi (Japon) et Buruhani Nyenzi (Tanzanie)

CHEF DE REVISION
Richard Odingo (Kenya)

AUTEURS
Milos Tichy (République tchèque) et Simon Bentley (Australie)

REVISEURS
Roberto Acosta (Secrétariat de la CCNUCC), Simon Eggleston (Royaume-Uni), Ian Galbally (Australie),
Katarina Mareckova (République slovaque), Thomas Martinsen (GIEC/OCDE), Jos Olivier (Pays-Bas), Jim
Penman (Royaume-Uni), et Kristin Rypdal (Norvège)

A3.2

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationauxAppendice 3

Glossaire

Table des matières
APPENDICE 3 GLOSSAIREINDEX DU GLOSSAIRE.......................................................................................................................... A3.4
A3.1 INTRODUCTION ........................................................................................................................... A3.6
A3.1.1 Sélection des rubriques .......................................................................................................... A3.6
A3.1.2 Énoncé des rubriques ............................................................................................................. A3.6
A3.2 GLOSSAIRE.................................................................................................................................... A3.7
REFERENCES......................................................................................................................................... A3.22

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

A3.3

Glossaire

Appendice 3

Index

A

E

Analyse de la sensibilité

A3.7

Écart type

Analyse de l’incertitude

A3.7

Écart type de la population voir Écart type

Aplatissement

A3.7

Échantillon

A3.12

Assurance de la qualité (AQ)

A3.7

Échantillon aléatoire simple

A3.12

Asymétrie

A3.7

Echantillonnage hypercube latin

A3.12

Autocorrélation

A3.7

Élasticité

A3.12

Autocovariance

A3.7

Erreur

A3.12

Erreur aléatoire

A3.12

B

A3.12

Biais

A3.8

Erreur type de la moyenne

A3.12

Bonnes pratiques

A3.8

Erreur systématique

A3.12

Erreurs systématiques et aléatoires

A3.12

C
Catégorie de source clé

A3.8

Espérance mathématique

A3.13

CentileA3.8

Estimateur

A3.13

Estimateur sans biais

A3.13

Estimation

A3.13

Exactitude

A3.13

Exhaustivité

A3.14

Centile d'échantillon

voir Centile

Centile de population

voir Centile

Coefficient de corrélation

A3.8

Coefficient de variation

A3.9

Cohérence

A3.9

Comparabilité

A3.9

Confiance

A3.9

FDP
voir Fonction de densité deprobabilité

Contrôle de la qualité (CQ)

A3.9

Fonction de densité de probabilité—FDP

A3.15

Corrélation

A3.10

Fonction de répartition

A3.15

Covariance

A3.10

Fonction de distribution cumulative
voir Fonction de répartition

D
Diagramme décisionnel

A3.10

Distribution de probabilité

A3.10

Distribution log-normale

A3.10

Distribution normale

A3.11

Distribution triangulaire

A3.11

Distribution uniforme

A3.11

Données sur les activités

A3.11

A3.4

F
Facteur d’émission

A3.14

I
Incertitude

A3.15

Indépendance

A3.15

Intervalle de confiance

A3.15

Intervalle sigma

A3.16

L
Loi des grands nombres

A3.16

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationauxAppendice 3

Glossaire

RésiduM

A3.19

Médiane

A3.16

S

Méthode de Monte Carlo

A3.16

Sensibilité

A3.19

Mode

A3.16

Série temporelle

A3.19

voir Mode

Statistique

A3.19

ModèleA3.17

Statistiques

A3.19

Modèle linéaire

A3.17

T

Modèle non linéaire

A3.17

Technique bootstrap

A3.19

Moments (de variable aléatoire)A3.17

Tendance

A3.19

MoyenneA3.17

Théorème de la limite centrale

A3.20

Moyenne arithmétique

A3.18

Transparence

A3.20

Mode de population

O
Opinion d’expert

V
A3.18

P

Valeur espérée

A3.20

Valeur extrême

A3.20

Paramètres de population

A3.18

Validation

A3.20

Population

A3.18

Variabilité

A3.20

Précision

A3.18

Variabilité aléatoire

A3.20

Probabilité

A3.18

Variance

A3.21

Propagation des incertitudes

A3.18

Variance de moyenne d’échantillon

A3.21

Vérification

A3.21

R
Régression linéaire

A3.19

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

A3.5

Glossaire

Appendice 3

APPENDICE 3 GLOSSAIRE
A3.1

INTRODUCTION

Le Glossaire constitue une référence utile pour les compilateurs d’inventaires et les décideurs et contient destermes statistiques généraux et des termes ayant un sens particulier dans le contexte des inventaires d’émissions.

A3.1.1

Sélection des rubriques

La sélection des termes et de l’énoncé des rubriques vise essentiellement à :•Distinguer entre des termes ayant des sens différents lorsqu’ils sont utilisés dans le contexte de lacompilation des inventaires de gaz à effet de serre et lorsqu’ils sont utilisés dans un sens technique,statistique ou mathématique—comme le terme « cohérence », par exemple ;•Fournir une notation unifiée pour les termes fondamentaux (pour la plupart statistiques) considérés commeessentiels pour la présentation pratique des inventaires ;•Définir d’autres termes facilitant la compréhension et le développement de directives en matière de bonnes
pratiques relatives aux incertitudes dans les inventaires nationaux.

A3.1.2Énoncé des rubriques

Le Glossaire a une approche pragmatique et fournit un ou plusieurs types de définitions suivants pour chaquerubrique. Le premier type, « Définition pour les inventaires », concerne toute définition établie spécialement
pour les inventaires. Dans certains cas, des exemples illustrent des sens spécifiques relatifs à la compilation desinventaires. Le second type, « Définition statistique », explique la définition statistique ou mathématiquecourante pour un terme donné. Ici aussi, dans certains cas, des exemples illustrent l’application de ces sens àl’utilisation des inventaires. Le dernier type concerne des définitions fournies par d’autres sources, y compris
des définitions existantes du SBSTA ou du GIEC convenues par l’Organe subsidiaire de conseil scientifique ettechnologique (SBSTA) de la Convention-cadre des Nations unies sur les changements climatiques (CCNUCC)(indiqués par CCCC/SBSTA/1999/6 Add. 1), les Lignes directrices du GIEC pour les inventaires nationaux degaz à effet de serre—Version révisée 1996, et l’Organisation internationale de normalisation (ISO). Les clauses
qui entrent dans le cadre des définitions suivantes : moyenne arithmétique, espérance mathématique, population,
distribution des probabilités, variable aléatoire, statistique et incertitudes et incluent une définition indiquée par[7] sont extraites de la publication Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement et ont été reproduites
avec l’autorisation de l’Organisation internationale de normalisation (ISO). Cette publication de l’ISO peut êtreobtenue auprès de toute organisation membre ou directement auprès du Secrétariat central, ISO, Case Postale 56,
1211 Genève 20, Suisse. Le copyright demeure la propriété de l’ISO.
Les définitions présentées dans ce Glossaire ne sont pas strictes au sens mathématique ou statistique complet duterme. La plupart des définitions statistiques figurant dans le présent document sont données dans le contexte
d’une inférence statistique fréquentielle « classique », bien que l’on reconnaisse l’existence d’autres théories
d’inférence statistique. Comme pour tout ouvrage de référence, la compréhensibilité, la clarté, la précision et laconcision ont donné lieu à des compromis, et, à cette fin, on a utilisé un minimum de notation mathématique.

A3.2

GLOSSAIRE

ANALYSE DE LA SENSIBILITÉ
Définition statistique : L’analyse de la sensibilité est l’étude d’un algorithme d’un modèle pourdéterminer son degré de sensibilité (ou de stabilité) aux variations de ses données d’entrée ou hypothèses
sous-jacentes. Elle s’effectue en variant les valeurs d’entrée ou les équations du modèle et en observant

A3.6

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationauxAppendice 3

Glossairecomment les valeurs de sortie du modèle varient en conséquence. Cette analyse de sensibilité peut avoir pour but:•

L’observation des valeurs de sortie correspondant aux variables d’entrée situées dans des plages« raisonnables » ; et•Le calcul des approximations de différences finies pour les élasticités et les sensibilités requises parcertaines méthodologies pour l’étude de la propagation des erreurs dans un système.

ANALYSE DE L’INCERTITUDE
Définition statistique : L’analyse de l’incertitude d’un modèle vise à fournir des mesures quantitatives del’incertitude des valeurs de sortie dues aux incertitudes dans le modèle lui-même et dans ses valeursd’entrée, et à examiner l’importance relative de ces facteurs.

APLATISSEMENT
Définition statistique : L’aplatissement est une mesure de l’aplatissement d’une fonction de densité deprobabilité (FDP). C’est une fonction simple de deux moments :L’aplatissement est donné par : γ =

µ4
µ 22

=

µ4
σ2

où µ2 et µ4 sont le deuxième et quatrième moments centraux

centrés de population. Pour la distribution normale, l’aplatissement égale 3. L’aplatissement de l’échantillon a
une définition correspondante, avec des moments d’échantillon remplaçant les moments de population ; il est
très sensible aux points « aberrants ».

ASSURANCE DE LA QUALITE (AQ)
Définition pour les inventaires : Les mesures d’assurance de la qualité (AQ) incluent un système planifiéd’examens effectués par un personnel ne participant pas directement à la compilation/au processusd’élaboration de l’inventaire afin de vérifier que les objectifs de qualité des données ont été atteints, des’assurer que l’inventaire représente la meilleure estimation possible des émissions et des puits dans l’état
actuel des connaissances scientifiques et des données disponibles, et de renforcer l’efficacité duprogramme de contrôle de la qualité (CQ).

ASYMETRIE
Définition statistique : L’asymétrie est une mesure de l’asymétrie d’une FDP. C’est une simple fonction
de deux moments de la FDP, indiquée par : γ =µ3µ 23 2

=

µ3

σ

3

où µ2, µ3, et σ2 , sont des moments centraux

centrés. Les distributions symétriques ont γ = 0. Le même terme est souvent utilisé pour l’asymétrie
d’échantillon, auquel cas les deux moments de population sont remplacés par des moments d’échantillon.

AUTOCORRÉLATION
Définition statistique : Coefficient de corrélation calculé pour deux éléments successifs de données dansune série temporelle.
Exemple : Les nombres d’animaux observés pour deux années successives présentent en général une
autocorrélation élevée lorsque la durée de vie des animaux est sensiblement supérieure à deux ans.

AUTOCOVARIANCE
Définition statistique : Covariance calculée pour deux éléments de données successifs dans une série

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

A3.7

Appendice 3 Glossaire

temporelle.

BIAIS
Définition pour les inventaires : Erreur systématique de la méthode d’observation, dont la valeur est leplus souvent inconnue. Elle peut être due à l’utilisation de matériel de mesure mal calibré, à la sélection deséléments à partir d’une population erronée ou à la place privilégiée accordée à certains éléments d’une
population, etc.
Définition statistique : Différence entre la valeur espérée d’une statistique et le paramètre qu’elle estime. Voir
Estimateur sans biais.
Exemple : L’estimation d’émissions fugitives dues au transport et à la distribution du gaz uniquement par desmesures des fuites des pipelines à haute/moyenne pression peut être à l’origine d’un biais si l’on ne tient pas
compte des fuites dans le réseau de distribution à basse pression (bien plus difficiles à mesurer).

BONNES PRATIQUES
Définition pour les inventaires : Les bonnes pratiques sont un ensemble de procédures visant à assurer
que les inventaires d’émissions de gaz à effet de serre sont exacts en ceci qu’ils ne sont systématiquementni surestimés ni sous-estimés autant qu’on puisse en juger, et que les incertitudes sont réduites autant que
possible.
Les bonnes pratiques concernent le choix des méthodes d’estimations appropriées au contexte national,l’assurance de la qualité et le contrôle de la qualité au niveau national, la quantification des incertitudes, etl’archivage et la présentation des données à des fins de transparence.

CATÉGORIE DE SOURCE CLÉ
Définition pour les inventaires : Une catégorie de source clé est prioritaire dans le système d’inventaire
national car son estimation a un effet significatif sur l’inventaire total des gaz à effet de serre directs pource qui est du niveau absolu des émissions, de la tendance des émissions ou des deux. (Voir Chapitre 7, Choixde méthode et recalculs).

CENTILE
Définition statistique : Le kème centile ou centile de population est la valeur qui sépare la kème partie
inférieure de l’intégrale de la FDP—c’est-à-dire l'intégrale d’une queue de FDP à partir du kème centile
vers les densités de probabilité inférieures.
Le kème centile de population (0 ≤ k ≤ 100) d’une population ayant une fonction de distribution F(x) est égal à zlorsque z satisfait F(z) = k/100.
Le kème centile d’échantillon est une approximation pour le centile de population qui est dérivé d’unéchantillon. C’est la valeur au-dessous de laquelle le pourcentage k de l’observation est situé.

COEFFICIENT DE CORRÉLATION
Définition statistique : Nombre entre –1 et +1 donnant une indication de l’interdépendance de deux
variables observées ensemble. Une valeur +1 signifie que les variables ont une relation linéaire directe parfaite;
une valeur –1 signifie qu’il y a une relation linéaire inverse parfaite; et une valeur 0 signifie qu’il n’y a pas derelation linéaire. Il est défini comme la covariance des deux variables divisée par le produit de leurs écarts types.

A3.8

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationauxAppendice 3

Glossaire

COEFFICIENT DE VARIATION
Définition statistique : Le coefficient de variation, vx est le rapport de l’écart type de population, σx, et dela moyenne, µx, où vx = σx/µx. Il indique souvent également le coefficient de variation de l’échantillon, qui est le
rapport de l’écart type de l’échantillon et de la moyenne d’échantillon.1

COHÉRENCE
Définition pour les inventaires : Cohérence signifie qu’un inventaire sera cohérent au plan interne pour
tous ses éléments sur plusieurs années. Un inventaire est cohérent si l’on utilise les mêmes méthodologies
pour l’année de référence et les années suivantes et si l’on utilise des ensembles de données cohérents pourestimer les émissions ou les absorptions par les sources ou les puits. Dans certains cas, indiqués aux
paragraphes 10 et 11 de CCCC/SBSTA/1999/6 Add.1, on peut estimer qu’un inventaire utilisant desméthodologies différentes pour des années différentes est cohérent s’il a été recalculé avec transparence
conformément aux bonnes pratiques.
Définition statistique : Un estimateur statistique pour un paramètre est dit cohérent s’il tend vers le paramètre
lorsque la grandeur de l’échantillon utilisé pour l’estimation augmente—c’est-à-dire que la précision est
améliorée par un nombre d’observations plus élevé.

COMPARABILITÉ
Définition pour les inventaires : On entend par comparabilité le fait que les estimations des émissions etabsorptions présentées par les Parties dans les inventaires doivent être comparables entre les Parties. A
cet effet, les Parties devront utiliser les méthodologies et formats convenus par la Conférence des Parties (CDP)
pour estimer et présenter les inventaires. L’affectation des diverses catégories de sources/puits devra suivre lesdivisions figurant dans les Lignes directrices du GIEC pour les inventaires nationaux de gaz à effet de serre—
Version révisée 1996, au niveau de son résumé et des ses tableaux par secteurs.

CONFIANCE
Définition pour les inventaires : On utilise le terme « confiance » pour représenter la confiance accordée à
une mesure ou une estimation. Le fait d’avoir confiance dans les estimations d’un inventaire ne rend pas ces
estimations plus exactes ou plus précises; mais contribuera éventuellement à établir un consensus pour savoir si
les données peuvent être utilisées pour résoudre un problème. [6]* Cette utilisation du terme confiance diffère
considérablement de son sens statistique dans le terme Intervalle de confiance.

CONTRÔLE DE LA QUALITE (CQ)
Définition pour les inventaires : Le contrôle de la qualité (CQ) est un système d’activités techniquessystématiques destinées à mesurer et contrôler la qualité de l’inventaire pendant son élaboration. Le
système de CQ vise à :(i)Fournir des contrôles systématiques et cohérents destinés à assurer l’intégrité, l’exactitude etl’exhaustivité des données ;(ii)

Identifier et corriger les erreurs et omissions ;(iii)

Documenter et archiver le matériel de l’inventaire et consigner toutes les activités de CQ.

Les activités de CQ incluent des méthodes générales telles que des contrôles d’exactitude pourl’acquisition des données et les calculs, et l’utilisation de procédures standard approuvées pour le calcul
des émissions, les mesures, les estimations des incertitudes, l’archivage et la présentation desinformations. Des activités de CQ de niveau supérieur incluent des examens techniques des catégories desource, des données sur les activités, des facteurs d’émission et des méthodes.
1 « Coefficient de variation » est le terme qui est fréquemment remplacé par « erreur » dans une déclaration telle que« l’erreur est de 5 % ».
* Voir références (p. A3.22).

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

A3.9

Appendice 3 Glossaire

CORRÉLATION
Définition statistique : estimateur statistique donnant une indication de l’interdépendance de deux
quantités. Voir Coefficient de corrélation.

COVARIANCE
Définition statistique : La covariance entre deux variables est la mesure de l’interdépendance entre deux
variables.
La covariance d’échantillons appariés de variables aléatoires X et Y est calculée à l’aide de la formule suivante :1 n
2= ∑ ( x i − x)( y i − y ) où xi, yi, i = 1,…,n sont des éléments dans l’échantillon et x et y sont des moyenness xy
n ide l’échantillon.

DIAGRAMME DECISIONNEL
Définition pour les inventaires : Un diagramme décisionnel est un organigramme décrivant les étapes
ordonnées spécifiques à suivre pour établir un inventaire ou un composant d’inventaire conformément
aux principes des bonnes pratiques.

DISTRIBUTION DE PROBABILITE
Définition statistique : Fonction indiquant la probabilité pour qu’une variable aléatoire prenne une
valeur donnée ou appartienne à un ensemble de valeurs donné. La probabilité pour l’ensemble complet devaleurs de la variable aléatoire est égale à 1. [7]*DISTRIBUTION LOG-NORMALE
Définition statistique : La distribution log-normale est une distribution asymétrique, qui commence àzéro, s’élève jusqu’à un maximum avant de redescendre plus progressivement vers l’infini. Elle est reliée à
la distribution normale : X a une distribution log-normale si ln (X) a une distribution normale.
La FDP de la distribution log-normale est donnée par :f ( x) =1

σ l x 2π−(ln x − µ l ) 2

e

2σ l2

, for 0 ≤ x ≤ ∞Les paramètres requis pour spécifier la fonction sont : µl la moyenne de la transformation log-naturel desdonnées; et σl 2 la variance de la transformation log-naturel des données. Les données et informations utilisables
par le compilateur d’inventaire pour déterminer les paramètres d’entrée sont : moyenne = µ; variance = σ 2; etles relations :µ l = lnµ2
(σ 2 + µ 2 )

et

σl =

σ 2

ln  2 + 1
µ




* Voir références (p. A3.22).

A3.10

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationauxAppendice 3

Glossaire

DISTRIBUTION NORMALE
Définition statistique : La distribution normale (ou gaussienne) a la FDP indiquée dans l’équation
suivante et est définie par deux paramètres (la moyenne µ et l’écart type σ) :f (x) =

1

σ 2π

−

(x − µ)22σ 2e, for - ∞ ≤ x ≤ ∞DISTRIBUTION TRIANGULAIRE
Définition statistique : Une fonction de distribution triangulaire symétrique a une FDP
f(x) = 2(x – a) / {(b – a) (m – a)} lorsque a ≤ x ≤ m et a < m ≤ b= 2(b – x) / {(b – a) (b – m)} lorsque m ≤ x ≤ b et a ≤ m < b= 0 ailleurs,où les paramètres qui spécifient la distribution sont la valeur minimum a, la valeur maximum b, et laposition la plus probable (c’est-à-dire le mode) m, sous réserve de a ≤ m ≤ b.

DISTRIBUTION UNIFORME
Définition statistique : Une variable aléatoire à distribution uniforme ou rectangulaire reste située dans
une plage dans laquelle toutes les valeurs ont la même probabilité. Si les limites supérieures et inférieuresde la plage sont a et b respectivement, la FDP est une fonction aplatie de a à b (les deux paramètres
définissant la FDP).

La FDP d’une distribution uniforme est donnée par : 1
f ( x) =  b − a 0

for a ≤ x ≤ bailleurs

où

µ =

a+b
2

est la moyenne etσ2 =(b − a ) 2
12

est la variance.

DONNÉES SUR LES ACTIVITÉS
Définition pour les inventaires : Données sur l’ampleur d’activités humaines génératrices d’émissions ou
d’absorptions se produisant pendant une durée donnée. Dans le secteur de l’énergie par exemple, lesquantités totales de combustible brûlé constituent des données annuelles sur les activités pour les sources decombustion, et le nombre total d’animaux élevés, par espèces, constitue des données annuelles sur les activités
pour les émissions de méthane provenant de la fermentation entérique. (Lignes directrices du GIEC—Version
révisée 1996 [9]*)Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

A3.11

Appendice 3 Glossaire

ECART TYPE
Définition statistique : L’écart type de la population est la racine carrée positive de la variance. Il est
estimé par l’écart type d’échantillon qui est la racine carrée positive de la variance d’échantillon.

ECHANTILLON
Sens statistique : Un échantillon est un ensemble fini d’observations tiré d’une population.

ECHANTILLON ALEATOIRE SIMPLE
Définition statistique : Echantillon de n éléments choisis dans une population de sorte qu’il y ait la mêmeprobabilité de choix pour chaque échantillon possible.

ECHANTILLONNAGE HYPERCUBE LATIN
Définition statistique : L’échantillonnage hypercube latin est une technique de sélection de valeurs pourdes entrées dans des exécutions de modèle sur ordinateur par stratification de la plage de chaque entrée
du modèle, et sélection des valeurs d’entrées pour toute la plage des entrées du modèle.

ÉLASTICITÉ
Définition statistique : L’élasticité (ou sensibilité normalisée) est une mesure de la réponse d’une quantité
à une variation dans une autre quantité associée. L’élasticité d’une quantité Y qui est affectée par desvariations dans un autre quantité X est définie comme le pourcentage de variation dans Y divisé par lepourcentage de variation dans X qui a causé la variation dans Y.

ERREUR
Définition statistique : En matière de statistiques, le terme « erreur » est un terme général qui désigne ladifférence entre la valeur observée (mesurée) d’une quantité et sa « vraie » (mais en général inconnue)
valeur et n’a pas la connotation péjorative de faute ou d’erreur d’étourderie.

ERREUR ALEATOIRE
Voir Erreurs systématiques et aléatoires.

ERREUR TYPE DE LA MOYENNE
Définition statistique : Terme fréquemment utilisé pour indiquer l’écart type d’échantillon de la moyenne.

ERREUR SYSTEMATIQUE
Définition statistique : Voir Erreurs systématiques et aléatoires.

ERREURS SYSTEMATIQUES ET ALEATOIRES
Définition statistique : Une erreur systématique est la différence entre la valeur vraie, mais en général
inconnue, d’une quantité mesurée et la valeur observée moyenne qui serait estimée par la moyenned’échantillon d’un ensemble infini d’observations. L’erreur aléatoire d’une mesure individuelle est la
différence entre une mesure individuelle et la valeur susdite de la moyenne d’échantillon.

A3.12

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationauxAppendice 3

GlossaireESPÉRANCE MATHÉMATIQUE
Définition statistique : 1. Pour une variable aléatoire discrète X prenant les valeurs xi avec les probabilitéspi, l’espérance mathématique est µ = E(X) = Σ pi xi; et 2. Pour une variable aléatoire continue X ayant lafonction de densité de probabilité f(x), l’espérance mathématique, si elle existe, est µ = E(X) = ∫ x f(x) dx,
l’intégrale étant étendue sur l’intervalle (les intervalles) de variation de X. [7]*ESTIMATEUR
Définition statistique : Un estimateur est une formule spécifiant comment calculer une valeurd’estimation d’échantillon d’un paramètre de population à partir des données échantillonnées. Par
exemple, les facteurs d’émission sont souvent estimés comme les moyennes d’échantillons d’ensembles demesures. Il peut y avoir plusieurs estimateurs pour un paramètre de population, et, en général, chaqueestimateur a ses propres propriétés d’échantillonnage, parmi lesquelles la cohérence et l’absence de biais
sont parmi les plus importantes.

Des exemples d’estimateurs ponctuels incluent la moyenne x qui est un estimateur utilisé couramment pour lavaleur espérée (moyenne), et la variance de l’échantillon s2, qui est un estimateur couramment utilisé pour lavariance.

ESTIMATEUR SANS BIAIS
Définition statistique : Un estimateur sans biais est une statistique dont la valeur espérée est égale à lavaleur du paramètre estimé. On notera que ce terme a un sens statistique spécifique et qu’une estimation d’unequantité calculée à partir d’un estimateur sans biais peut ne pas avoir de biais au sens statistique, mais peut avoir
un biais au sens plus général du terme si l’échantillon a été affecté par une erreur systématique inconnue. Par
conséquent, en termes statistiques, un estimateur avec biais peut signifier une faiblesse de l’évaluation statistiquedes données collectées, et non pas au niveau des données elles-mêmes ou de leur méthode de mesure ou decollecte. Par exemple, la moyenne arithmétique (moyenne) x est un estimateur sans biais de la valeur espérée(moyenne).

ESTIMATION
Définition statistique : L’estimation est l’évaluation de la valeur d’une quantité ou de son incertitude parl’affectation de valeurs d’observation numériques dans une formule d’estimation, ou estimateur. Les
résultats d’une estimation peuvent être exprimés comme suit :•Une estimation ponctuelle qui fournit un chiffre pouvant être utilisé comme approximation pour unparamètre (par exemple, l’écart type de l’échantillon qui estime l’écart type de la population), ou•

Une estimation par intervalle spécifiant un niveau de confiance.

Exemple : Une déclaration de type « On estime que l’émission totale est de 100 kt et son coefficient de variationde 5 % » est basée sur des estimations ponctuelles de l’écart type et moyen de l’échantillon, alors qu’unedéclaration de type « L’émission totale est située entre 90 et 110 kt avec une probabilité de 95 % » exprime lesrésultats de l’estimation sous forme d’intervalle de confiance.

EXACTITUDE
Définition pour les inventaires : L’exactitude est une mesure relative de l’exactitude d’une estimationd’émission ou d’absorption. Les estimations doivent être exactes en ceci qu’elles sont systématiquement ni
supérieures ni inférieures aux émissions ou absorptions vraies, autant qu’on puisse en juger, et que lesincertitudes sont réduites autant que possible. On utilisera des méthodologies appropriées conformes aux
directives sur les bonnes pratiques pour promouvoir l’exactitude dans les inventaires. (CCCC/SBSTA/
1999/6 Add. 1)* Voir références (p. A3.22).

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

A3.13

Appendice 3 Glossaire

Définition statistique : L’exactitude est un terme général qui décrit le degré selon lequel l’estimation d’unequantité n’est pas affectée par un biais résultant d’une erreur systématique. On doit la distinguer de la précision,comme illustré à la Figure A3.1.
F i g u r e A 3 . 1 E x a c t i t u d e e t p r é c i s i o n ( d ’ a p r è s [3]* )EXHAUSTIVITÉ
Définition pour les inventaires : On entend par exhaustivité le fait qu’un inventaire couvre toutes lessources et puits, ainsi que tous les gaz inclus dans les Lignes directrices du GIEC pour les inventaires
nationaux de gaz à effet de serre—Version révisée 1996, en plus des autres catégories existantes desources/puits pertinentes spécifiques aux Parties individuelles (et qui peuvent donc ne pas être incluses
dans les Directives du GIEC). Exhaustivité signifie également la couverture géographique complète des sources
et des puits d’une Partie.2

FACTEUR D’ÉMISSION
Définition pour les inventaires : Coefficient qui associe les données sur les activités au volume du composéchimique qui est la source d’émissions ultérieures. Les facteurs d’émission sont souvent basés sur unéchantillon de données de mesures, moyennées pour établir un taux d’émission représentatif pour un niveaud’activités donné dans des conditions de service données. (Lignes directrices du GIEC—Version révisée 1996
[9]*)

FDP
Voir Fonction de densité de probabilité.

* Voir références (p. A3.22).
2 Selon les instruments de ratification, il s’agit de l’acceptation, approbation ou adhésion à la Convention par une Partie

donnée.
* Voir références (p. A3.22).

A3.14

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationauxAppendice 3

Glossaire

FONCTION DE DENSITE DE PROBABILITE—FDP
Définition statistique : Une fonction de densité de probabilité (FDP) est une fonction mathématique qui
caractérise le comportement probable d’une population. C’est une fonction f(x) qui spécifie la probabilité
relative pour qu’une variable aléatoire continue X prenne une valeur proche de x, et elle est définie comme laprobabilité pour que X prenne une valeur entre x et x+dx, divisé par dx, dx étant un nombre infiniment petit. Un
ou plusieurs paramètres sont nécessaires pour spécifier complètement la plupart des FDP.

La probabilité pour qu’une variable aléatoire continue X soit entre les valeurs a et b est indiquée par l’intervallede la FDP, f(x), pour la plage entre a et b.
a

Pr(a ≤ x < b) = ∫ f ( x)dxb

La FDP est la dérivée (lorsqu’elle existe) de la fonction de distribution :f ( x) =dF ( x )dx

Dans la pratique, la FDP utilisée est choisie parmi un nombre relativement petit de FDP standard et la principale
tâche statistique consiste à estimer ses paramètres. Par conséquent, dans le cas des inventaires, l’indication des
FDP utilisées est un élément nécessaire dans la documentation d’une évaluation d’incertitudes.

FONCTION DE REPARTITION
Définition statistique : Une fonction de répartition ou une fonction de distribution cumulative F(x) pourune variable aléatoire X spécifie la probabilité Pr(X ≤ x) pour que X soit inférieure ou égale à x.

FONCTION DE DISTRIBUTION CUMULATIVE
Voir Fonction de répartition.

INCERTITUDE
Définition statistique : Une incertitude est un paramètre, associé au résultat de mesure qui caractérise ladispersion des valeurs qui pourrait être raisonnablement attribuée à la quantité mesurée (la varianced’échantillon ou le coefficient de variation, par exemple). [7]*Définition pour les inventaires : Terme général et imprécis qui désigne l’absence de certitude (dans lescomposants d’un inventaire) résultant de tout facteur causal tel que des sources et puits non identifiés, un
manque de transparence, etc.

INDÉPENDANCE
Définition statistique : Deux variables aléatoires sont dites indépendantes s’il y a absence complèted’association entre les variations de leurs valeurs d’échantillons. Le coefficient de corrélation est
l’indication de l’absence d’indépendance entre deux variables aléatoires utilisée le plus souvent.

INTERVALLE DE CONFIANCE
Définition statistique : Un intervalle de confiance est la fourchette à l’intérieur de laquelle on est à peu
près certain de trouver la valeur vraie d’une quantité. Le niveau de certitude est exprimé par la
probabilité, dont la valeur est liée à la grandeur de l’intervalle. C’est une des façons d’exprimer l’incertitude(voir Estimation).
* Voir références (p. A3.22).

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

A3.15

Appendice 3 GlossaireDans la pratique, un intervalle de confiance est défini par une valeur de probabilité, par exemple, 95 %, et deslimites de confiance de chaque côté de la valeur moyenne x . Dans ce cas, les limites de confiance L1 et L2
seraient calculées à partir de la fonction de densité de la probabilité, pour laquelle il y avait une probabilité de
95 % pour que la valeur vraie de la quantité estimée par x soit située entre L1 et L2. L1 et L2 sont le 2,5 centile
et le 97,5 centile respectivement.
Exemple : « Une émission est entre 90 et 100 kt avec une probabilité de 95 %. » Une telle déclaration est
possible lorsque l’intervalle de confiance est calculé (les valeurs numériques dans cet exemple sont choisies
arbitrairement).

INTERVALLE SIGMA
Définition statistique : Un intervalle sigma est un intervalle de confiance symétrique centré sur lamoyenne et s’étendant c fois l’écart type de chaque côté.

LOI DES GRANDS NOMBRES
Définition statistique : Théorème mathématique qui formalise l’idée souvent évoquée selon laquelle une
moyenne devient une meilleure approximation de la moyenne lorsque le nombre d’observations
augmente.

MEDIANE
Définition statistique : La médiane ou médiane de population est une valeur qui divise l’intégrale d’une
FDP en deux moitiés. Pour des FDP symétriques, elle est égale à la moyenne. La médiane est le 50e centile depopulation.
La médiane d’échantillon est un estimateur de la médiane de population. C’est la valeur qui divise unéchantillon ordonné en deux moitiés égales. S’il y a 2n + 1 observations, la médiane est le (n + 1)ème membre del’échantillon ordonné. S’il y a 2n, la médiane est au milieu entre le nème et le (n + 1)ème.

METHODE DE MONTE CARLO
Définition pour les inventaires : L’analyse Monte Carlo effectue les calculs de l’inventaire de nombreuses
fois par ordinateur, en choisissant chaque fois aléatoirement (par ordinateur) les facteurs d’émission, lesparamètres de modèle et les données sur les activités incertaines dans la distribution d’incertitudes
spécifiée initialement par l’utilisateur. Les incertitudes relatives aux facteurs d’émission et/ou aux données surles activités sont souvent importantes et peuvent ne pas avoir de distribution normale. Dans ce cas, les règles
statistiques utilisées habituellement pour combiner des incertitudes deviennent très approximatives. L’analyse
Monte Carlo peut résoudre ce problème en générant une distribution des incertitudes pour l’estimation del’inventaire qui est cohérente avec les distributions des incertitudes des entrées relatives aux facteurs d’émission,
aux paramètres du modèle et aux données sur les activités.

MODE
Définition statistique : Les distributions peuvent avoir un ou plusieurs modes. Dans la pratique, on rencontre en
général des distributions à un seul mode. Dans ce cas, le mode ou mode de population d’une FDP est la
mesure d’une valeur centrale autour de laquelle des valeurs échantillonnées à partir d’une distribution deprobabilité tendent à être situées et est, généralement parlant, la valeur ayant la probabilité d’occurrencela plus élevée.
Le mode d’échantillon est un estimateur pour le mode de population calculé en subdivisant l’échantillon
en sous-classes égales, en comptant le nombre d’observations dans chaque classe et en sélectionnant lepoint central de la classe (ou des classes) contenant le plus grand nombre d’observations.

A3.16

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationauxAppendice 3

Glossaire

MODELE
Définition statistique : Un modèle est une abstraction quantitative d’une situation réelle, qui peut
simplifier ou ignorer certaines caractéristiques pour se concentrer plus particulièrement sur ses éléments
plus importants.

Exemple : la relation indiquant que les émissions égalent un facteur d’émission multiplié par un niveaud’activités est un modèle simple. On utilise souvent le terme « modèle » pour désigner la réalisation sur
ordinateur d’une abstraction de modèle qui calcule un ensemble de valeurs de sorties pour un ensemble devaleur d’entrées—par exemple, des modèles climatiques mondiaux numériques.

MODELE LINEAIRE
Définition statistique : Une variable y est dite reliée linéairement aux (ou est une fonction linéaire des)variables x1, x2, … si y peut être exprimé par la formule y= b0 + b1x1 + b2x2 + … où les termes b sont desnombres constants.
Le fait que la fonction soit considérée comme linéaire ou non peut varier selon le contexte de son
application.

Exemple : Une émission E est en général exprimée comme le produit d’un facteur d’émission F et d’un niveaud’activité A. Si F est une constante fixe et E varie uniquement lorsque A varie, E est reliée linéairement à A.
Cependant, lorsque F et A sont considérés comme des variables (lorsqu’on applique par exemple les équationsde propagation d’erreur pour estimer la variance de E en tant que fonction des variances et covariance de A et F)
E n’est pas une fonction linéaire de F et A.

MODELE NON LINEAIRE
Définition statistique : Un modèle est dit non-linéaire si la relation entre ses entrées et sorties est non
linéaire. (Voir Modèle linéaire)

MOMENTS (DE VARIABLE ALEATOIRE )Définition statistique : Un moment de population d’une variable X relative à une constante donnée α est
défini comme la valeur espérée de la variable aléatoire (X – α)k, c’est-à-dire E(X – α)k. Lorsque α égale lamoyenne de population, µ, le moment E(X – µ)k est dit le kème moment centré de X. Les moments sontimportants car les calculs statistiques sont en général basés sur les moments de la FDP plutôt que sur la FDP
elle-même. La moyenne et la variance sont les moments les plus courants.

La moyenne de l’échantillon est le premier moment autour de zéro et la variance est le deuxième moment centré.
L’asymétrie et l’aplatissement sont deux fonctions de moments centrés utilisées fréquemment qui caractérisent laforme de la FDP.
Les moments d’échantillon sont des estimateurs de moments de population. Le moment d’échantillon dekème ordre est la moyenne arithmétique de la kème puissance de la différence entre les valeurs observées etleur moyenne.

MOYENNE
Définition statistique : La moyenne, moyenne de population, espérance mathématique ou valeur espérée,est, en termes généraux, une mesure centrale autour de laquelle des valeurs échantillonnées à partir d’une
distribution de probabilité tendent à être situées. La moyenne de l’échantillon ou moyenne arithmétique
est un estimateur pour la moyenne. C’est un estimateur sans biais et cohérent de la moyenne depopulation (valeur espérée), qui est lui-même une variable aléatoire avec sa propre valeur de variance. La
moyenne de l’échantillon signifie la somme des valeurs divisée par le nombre de valeurs :

x =

1 n
∑ x i (xi, i = 1,..,n sont des éléments d’un échantillon).
n i

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A3.17

Appendice 3 Glossaire

MOYENNE ARITHMÉTIQUE
Définition statistique : Somme des valeurs divisées par le nombre de valeurs. [7]*OPINION D’EXPERT
Définition pour les inventaires : Jugement qualitatif et quantitatif bien documenté et soigneusement
réfléchi, apporté en l’absence de preuves d’observations sans équivoque, par une personne ou despersonnes ayant une expertise démontrable dans le domaine considéré.

PARAMETRES DE POPULATION
Définition statistique : Paramètres de la distribution de probabilité qui caractérisent la population. Les
moments sont les paramètres de population utilisés le plus fréquemment—par exemple, la moyenne etl’écart type pour la distribution normale. Une quantité utilisée pour décrire la distribution de probabilitéd’une variable aléatoire. [7]*POPULATION
Définition statistique : La population est la totalité des éléments observés. Dans le cas d’une variable
aléatoire, on estime que la distribution de probabilité définit la population de cette variable. [7]*Exemple : toutes les expériences ou événements imaginables d’un type donné.

PRECISION
Définition pour les inventaires : Précision est l’inverse d’incertitude au sens où plus une chose est précise,moins elle est incertaine.

PROBABILITE
Définition statistique : Une probabilité est un nombre réel dans l’échelle de 0 à 1 associé à un évènement
aléatoire. ([7]*, C.2.1) La probabilité peut être interprétée de plusieurs façons. Selon une interprétation, la
probabilité a la nature d’une fréquence relative (c’est-à-dire la proportion de tous les résultats correspondant à
un événement), alors que selon une autre interprétation, la probabilité est la mesure d’un degré de certitude. La
probabilité pour qu’un événement aléatoire E se produise est souvent indiquée par Pr(E). Les probabilités
peuvent aussi être exprimées sous forme de pourcentages. La Théorie des probabilités est un domaine
mathématique développé à partir de bases axiomatiques, dont les résultats sont sous-jacents à l’inférence
statistique.

PROPAGATION DES INCERTITUDES
Définition statistique : Les lois pour la propagation des incertitudes spécifient comment combiner
algébriquement les mesures quantitatives de l’incertitude associées aux valeurs d’entrée avec les formules
mathématiques utilisées pour la compilation des inventaires, pour obtenir des mesures de l’incertitude
correspondantes pour les valeurs de sortie. Voir Chapitre 6, Quantification des incertitudes en pratique, etAppendice 1, Base conceptuelle pour l’analyse de l’incertitude.

* Voir références (p. A3.22).
* Voir références (p. A3.22).

A3.18

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationauxAppendice 3

Glossaire

REGRESSION LINEAIRE
Définition statistique : Une régression linéaire fournit un moyen d’ajuster une ligne droite à un ensemblede points de données observées, en tenant compte des effets de la variabilité des observations.

Exemple : Si des observations d’émissions sont tracées par rapport à des niveaux d’activité correspondants, lapente de la ligne ajustée par une régression linéaire fournit une estimation du facteur d’émission approprié. La
technique peut servir également à estimer la tendance linéaire pour une quantité variable avec le temps.

RESIDU
Sens statistique : Pour une valeur observée dont le comportement est modélisé par un modèle statistique,le résidu est la différence entre la valeur observée et la valeur prévue par le modèle, par exemple parrégression linéaire. Le résidu est donc le composant d’une observation qui ne peut pas être expliqué par lemodèle.

SENSIBILITE
Définition statistique : La sensibilité est la mesure du degré de réponse d’une quantité par rapport à unevariation dans une autre quantité associée. La sensibilité d’une quantité Y qui est affectée par des variations
dans une autre quantité X, est définie comme la variation dans Y divisé par la variation dans X qui a entraîné lavariation dans Y.

SERIE TEMPORELLE
Définition statistique : Une série temporelle est une série de valeurs qui sont affectées par des processus
aléatoires et qui sont observées à des points temporels successifs (mais généralement équidistants).

STATISTIQUE
Définition statistique : Une statistique est une fonction de variables aléatoires d’échantillon. [7]*STATISTIQUES
Définition statistique : Les statistiques peuvent désigner, au sens large, une compilation de données,souvent relatives à des activités humaines, ou dans un sens plus spécifique, le domaine scientifique portant
sur le traitement numérique systématique de données obtenues à partir de groupes d’éléments.

TECHNIQUE BOOTSTRAP
Définition statistique : Terme désignant un type de méthodes statistiques à calculs intensifs sur
ordinateurs, utilisant généralement un ré-échantillonnage répété à partir d’un ensemble de données pourévaluer la variabilité d’estimations de paramètres.

TENDANCE
Définition pour les inventaires : La tendance d’une quantité mesure sa tendance relative pendant une
durée donnée, une tendance positive indiquant l’augmentation de la quantité, et une valeur négative
indiquant sa diminution. Elle est définie comme le rapport de variation de la quantité pendant la durée,divisé par la valeur initiale de la quantité, et est généralement exprimée sous forme de pourcentage ou defraction.
* Voir références (p. A3.22).

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

A3.19

Appendice 3 Glossaire

THÉORÈME DE LA LIMITE CENTRALE
Définition statistique : Nom général pour la catégorie de théorèmes mathématiques/statistiques, selon
lesquels, de façon très générale, la moyenne arithmétique de n variables distribuées indépendamment etaléatoirement tend vers une distribution normale lorsque n tend vers l’infini. Ceci est vrai pour les
distributions sous-jacentes des variables que l’on rencontrera probablement dans la pratique, et certainement
pour toute distribution que l’on pourra rencontrer dans le contexte des inventaires de gaz à effet de serre. Pourles inventaires, le théorème permet d’interpréter les variances combinées des émissions totales (qui sont lasomme des émissions sectorielles). De plus, dans certaines conditions, le théorème de la limite centrale peutjustifier l’approximation selon laquelle les émissions totales d’un inventaire ascendant ont une distribution
normale.

TRANSPARENCE
Définition pour les inventaires : On entend par transparence le fait que les hypothèses et méthodologies
utilisées pour un inventaire doivent être expliqués clairement pour faciliter la reproduction et l’évaluation
de l’inventaire par les utilisateurs des données présentées. La transparence des inventaires est fondamentale àla réussite du processus pour la communication et l’examen des données.

VALEUR ESPÉRÉE
Définition statistique : Voir Moyenne.

VALEUR EXTRÊME
Définition statistique : Les valeurs extrêmes d'un échantillon sont les valeurs maximales et minimales del'échantillon. La théorie statistique des valeurs extrêmes se rapporte aux estimations des distributions deces valeurs extrêmes pour de grandes valeurs de n.

VALIDATION
Définition pour les inventaires : Validation est l’assurance d’une démarche et de fondements sans défaut.
Dans le contexte des inventaires d’émissions, la validation utilise la vérification pour s’assurer de la compilation
correcte de l’inventaire conformément aux instructions et directives sur la présentation. Elle vérifie la cohérence
interne de l’inventaire. Au sens légal du terme, validation signifie confirmer ou approuver officiellement un acte
ou un produit. [6]*VARIABILITE
Définition statistique : Désigne les différences observées attribuables à l’hétérogénéité vraie ou la diversité
vraie d’une population. La variabilité est le résultat de processus intrinsèquement aléatoires ou dont la nature etles effets ont des répercussions mais ne sont pas connus. En général, la variabilité ne peut pas être réduite pard’autres mesures ou études, mais elle peut être caractérisée par des quantités telles que la variance d’échantillon.
[6]*

VARIABLE ALEATOIRE
Définition statistique : Variable pouvant prendre une des valeurs d’un ensemble de valeurs spécifiées et àlaquelle est associée une distribution de probabilité. Une variable aléatoire qui ne peut prendre que desvaleurs isolées est dite « discrète ». Une variable aléatoire pouvant prendre n’importe quelle valeur dans

A3.20

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationauxAppendice 3

Glossaire

un intervalle fini ou infini est dite « continue ». [7]*VARIANCE
Définition statistique : La variance ou variance de population est un paramètre de FDP qui exprime lavariabilité de la population. C’est le deuxième moment central d’une variable aléatoire. La varianced’échantillon est définie comme une mesure de dispersion qui est la somme du carré des écarts d’observations
par rapport à leur moyenne, divisé par le nombre d’observations diminué d’une unité. [7]*

s2 =

1 n
2
∑ ( x i − x)n −1 i

VARIANCE DE MOYENNE D’ECHANTILLON
Définition statistique : La moyenne d’un échantillon de population est elle-même une variable aléatoirequi a son propre comportement caractéristique et sa propre variance. Pour ces moyennes d’échantillons,
l’estimation appropriée de la variance n’est pas la variance d’échantillon, qui estime la variabilité associée
à une seule valeur simple, mais une valeur inférieure, égale à la variance d’échantillon divisé par la taillede l’échantillon.

VERIFICATION
Définition pour les inventaires : On entend par vérification l’ensemble des activités et procédures qui
peuvent être mises en œuvre pendant la planification et l’élaboration, ou au terme de la l’élaboration d’uninventaire et qui peuvent contribuer à établir sa fiabilité pour les applications prévues de l’inventaire. En
général, on utilise des méthodes externes à l’inventaire pour vérifier la vérité de celui-ci, y compris descomparaisons avec des estimations effectuées par d’autres organismes ou avec des mesures d’émission etd’absorption obtenues à partir de concentrations atmosphériques ou des gradients de concentrations de ces gaz.
[6]*

* Voir références (p A3.22).

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

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Appendice 3 Glossaire

REFERENCES[1] Brandt S. (1970). Computational Methods in Statistics and Data Analysis. North-Holland, Amsterdam, PaysBas.
[2] Wonnacott R. et Wonnacott T. (1990). Introductory Statistics for Business and Economics. John Wiley, New
York, États-Unis.
[3] Zijp W.L. (1987). Treatment of measurement of Uncertainties. ECN-194, Petten, Pays-Bas.
[4] Martin B.R. (1971). Statistics for Physicists. Academic Press, Londres, Royaume-Uni.
[5] Kendall M.G. et Stuart A. (1966). The Advanced Theory of Statistics. Charles Grifiin & Co.Ltd, Londres,
Royaume-Uni.
[6] Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) (1998). Meeting Report: Managing
Uncertainty in National Greenhouse Gas Inventories, Rapport de la Réunion de Paris, 13-15 octobre 1998,
GIEC/OCDE/AIE Programme des inventaires nationaux des gaz à effet de serre.
[7] Organisation internationale de normalisation (ISO) (1993). Guide to the expression of uncertainty inmeasurement. ISBN 92-67-10188-9, ISO, Genève, Suisse.
[8] Kotz, S. et Johnson, N.L. (1988). Encyclopaedia of Statistical Sciences. 9 volumes, John Wiley & Sons, New
York, États-Unis.
[9] Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) (1997). Lignes Directrices du GIEC
pour les inventaires nationaux de gaz à effet de serre—version révisée 1996. Volume I. Instructions deprésentation. J.T. Houghton et al., GIEC/OCDE/AIE, Paris, France.

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