Séance de cours

Autocorrélation spatiale: Moran's I

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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 présente le I de Moran, une mesure de l'autocorrélation spatiale utilisée pour évaluer les modèles de regroupement ou de dispersion dans les données géographiques. L'instructeur explique comment le I de Moran est calculé et son interprétation par l'analyse de régression, en utilisant les données de précipitations comme exemple.

Enseignant·e·s (2)

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

Idris Guessous

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, .

Geographical feature

A feature (also called an object or entity), in the context of geography and geographic information science, is a discrete phenomenon that exists at a location in the space and scale of relevance to geography; that is, at or near the surface of Earth, at a moderate to global scale. It is one of the primary types of phenomena represented in geographic information, such as that represented in maps, geographic information systems, remote sensing imagery, statistics, and other forms of geographic discourse.

Pearson correlation coefficient

In statistics, the Pearson correlation coefficient (PCC) is a correlation coefficient that measures linear correlation between two sets of data. It is the ratio between the covariance of two variables and the product of their standard deviations; thus, it is essentially a normalized measurement of the covariance, such that the result always has a value between −1 and 1. As with covariance itself, the measure can only reflect a linear correlation of variables, and ignores many other types of relationships or correlations.

Géographie

La géographie (du grec ancien , composé de , « la Terre » et , « écrire, dessiner », puis du latin , littéralement traduit par « dessin de la Terre ») est une science centrée sur le présent, ayant pour objet la description de la Terre et en particulier l'étude des phénomènes physiques, biologiques et humains qui se produisent sur le globe terrestre, à un certain niveau d'abstraction relative qui s'y prête, pluridisciplinarité comprise voire transdisciplinarité en un certain sens.

Corrélation (statistiques)

En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types.

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Analyse des composantes principales : propriétés et applications

Explorer la théorie principale de l'analyse des composants, les propriétés, les applications et les tests d'hypothèse dans les statistiques multivariées.

Analyse des données immobilières: Statistiques descriptives

Explorer l'analyse des données immobilières au moyen de statistiques descriptives, de corrélations, de régressions et de méthodes de prévision.

Quantifier la dépendance statistique: Covariance et corrélation

Explore la covariance, la corrélation et l'information mutuelle dans la quantification de la dépendance statistique entre les variables aléatoires.

Analyse bivariée des données : corrélation et régression

Explore l'analyse de données bivariées, la corrélation et les techniques de régression pour l'évaluation des modèles.

Dépendance chez les vecteurs aléatoires

Explore la dépendance dans les vecteurs aléatoires, couvrant la densité articulaire, l'indépendance conditionnelle, la covariance et les fonctions génératrices de moment.

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Concepts associés (32)

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Geographical feature

Pearson correlation coefficient

Géographie

Corrélation (statistiques)

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