Séance de cours

Régression pondérée géographiquement

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Dans cours

ENV-444: Exploratory data analysis in environmental health

This course teaches how to apply exploratory spatial data analysis to health information. Teaching focuses on the role of GIS and spatial statistics in spatial epidemiology. It proposes a context to investigate the relationship between health, quality of l ...

Description

Cette séance de cours introduit la régression géographique pondérée (RGP), une approche spatialement explicite pour mesurer la relation entre les variables, en tenant compte localement de la valeur d'un facteur explicatif. GWR utilise une fonction de pondération spatiale en supposant que les endroits voisins sont plus similaires. Les résidus produits par GWR sont généralement inférieurs à ceux de la régression linéaire ordinaire, et les sorties sont spécifiques à l'emplacement, adaptées à la cartographie et à une analyse plus approfondie.

Enseignant·e·s (2)

Idris Guessous

Stéphane Joost

Publications Publications- List of publications Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Marco André Vieira Ruas, Manon Laetitia Pribille, Martine Valérie Besse A dirigé les thèses EPFL de Estelle Rochat, Solange Catherine Gaillard, Oliver Michele Selmoni, Anaïs Ladoy, Annie Sandrine Guillaume A co-dirigé les thèses EPFL de Sylvie Stucki, Kevin Leempoel, Martí Bosch Padrós, Andrea Salmi Cours Border Forensics PENS-318 Le cours présentera aux étudiants différentes formes de violence liée

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Analyse des données: Régression (statistiques)

Concepts associés (32)

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 (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.

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.

Bayesian linear regression

Bayesian linear regression is a type of conditional modeling in which the mean of one variable is described by a linear combination of other variables, with the goal of obtaining the posterior probability of the regression coefficients (as well as other parameters describing the distribution of the regressand) and ultimately allowing the out-of-sample prediction of the regressand (often labelled ) conditional on observed values of the regressors (usually ).

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

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Déplacez-vous dans la régression linéaire, en mettant l'accent sur l'estimation des moindres carrés, les résidus et la variance.

Régression linéaire: Multicolinéarité, Outliers, Spécification du modèle

Couvre la multicolinéarité, les valeurs aberrantes, la spécification du modèle et les stratégies pratiques en régression linéaire.

Régression linéaire : Approche de vraisemblance maximale

Couvre les sujets de régression linéaire, y compris les intervalles de confiance, la variance et l'approche de la probabilité maximale.

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