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Cette séance de cours couvre le concept d'échantillonnage stratifié, où la population est divisée en sous-groupes ou strates pour améliorer la précision de l'échantillon. L'instructeur discute de l'idée de stratification, de l'échantillonnage aléatoire au sein des strates et du calcul des estimateurs stratifiés. Diverses propriétés et formules liées à l'échantillonnage stratifié sont expliquées, telles que les fonctions de densité conditionnelle et les calculs de variance. La séance de cours aborde également l'allocation proportionnelle et le processus de choix de la taille des échantillons au sein des strates. Des exemples et des applications pratiques de l'échantillonnage stratifié sont présentés pour illustrer son importance dans l'analyse statistique.