Séance de cours

Autocorrélation et dépendance spatiale

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Description

Cette séance de cours présente les concepts d'autocorrélation et de dépendance spatiale dans les systèmes d'information géographique, couvrant des sujets tels que l'arrangement spatial, l'autocorrélation spatiale globale, les modèles d'élévation numérique et la quantification de la régularité spatiale. L'instructeur discute des défis de la modélisation de la croissance urbaine et de l'utilisation de méthodes statistiques pour mesurer la structure spatiale. La séance de cours examine également l'impact de la dépendance spatiale sur l'analyse de régression linéaire et l'importance de tenir compte des données historiques dans la modélisation. Différents exemples et équations sont fournis pour illustrer les concepts discutés.

Dans MOOC

Systèmes d’Information Géographique 2

Cette seconde partie du cours porte sur les méthodes d'analyse spatiale et les techniques de représentation de l'information géoréférencée. Vous apprendrez notamment à:

Analyser les propriétés spatiales de variables discrètes, par exemple en quantifiant l’autocorrélation spatiale;
Travailler avec des variables continues (échantillonnage, interpolation et construction de courbes d’isovaleurs)
Utiliser les modèles numériques d'altitude et leurs dérivées (pente, orientation, etc.);
Utiliser des techniq

Source officielle

Quiz

Concepts associés (21)

Régression linéaire

En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.

Régression (statistiques)

En mathématiques, la régression recouvre plusieurs méthodes d’analyse statistique permettant d’approcher une variable à partir d’autres qui lui sont corrélées. Par extension, le terme est aussi utilisé pour certaines méthodes d’ajustement de courbe. En apprentissage automatique, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classification. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.

Analyse spatiale

vignette|200px|Carte de cas de choléra pendant l'épidémie de 1854 à Londres L'analyse spatiale est une approche géographique qui étudie les localisations et les interactions spatiales en tant que composantes actives des fonctionnements sociétaux. Elle part du postulat selon lequel l'espace est acteur organisé. C'est une science nomothétique donc elle vise à proposer une approche modélisée de l'espace géographique en mettant en évidence des formes récurrentes d'organisation spatiales et des théories, notamment à travers diverses notions-clés : distance, réseaux, structure, .

Régression non linéaire

Une régression non linéaire consiste à ajuster un modèle, en général non linéaire, y = ƒa1, ..., am(x) pour un ensemble de valeurs (xi, yi)1 ≤ i ≤ n. Les variables xi et yi peuvent être des scalaires ou des vecteurs. Par « ajuster », il faut comprendre : déterminer les paramètres de la loi, (a1, ..., am), afin de minimiser S = ||ri||, avec : ri = yi - ƒa1, ..., am(xi). ||...|| est une norme. On utilise en général la norme euclidienne, ou norme l2 ; on parle alors de méthode des moindres carrés.

Segmented regression

Segmented regression, also known as piecewise regression or broken-stick regression, is a method in regression analysis in which the independent variable is partitioned into intervals and a separate line segment is fit to each interval. Segmented regression analysis can also be performed on multivariate data by partitioning the various independent variables. Segmented regression is useful when the independent variables, clustered into different groups, exhibit different relationships between the variables in these regions.

Afficher plus

Séances de cours associées (64)

Dépendance spatiale : Autocorrélation et analyse

Introduit la dépendance spatiale, le paradoxe des statistiques classiques, et le biais dans la régression linéaire.

Dépendance spatiale : concepts et analyses

Explore la dépendance spatiale, l'autocorrélation spatiale et le biais dans l'analyse statistique en raison des relations spatiales.

Régression linéaire : Inférence statistique et régularisation

Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et l'importance des techniques de régularisation.

Autocorrélation spatiale: Moran's I

Explore le I de Moran pour évaluer le regroupement spatial dans les données géographiques en utilisant les précipitations comme exemple.

Régression linéaire et régression logistique

Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.

Afficher plus

Concepts associés (21)

Régression linéaire

Régression (statistiques)

Analyse spatiale

Régression non linéaire

Segmented regression

Afficher plus