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GE0S905T - Analyse statistique de données spatiales
Semestre | Semestre 1 |
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Crédits ECTS | 3 |
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Volume horaire total | 25 |
Responsables
Laurent JEGOU
Objectifs
Étude des techniques avancées de l’analyse de données spatiales avec R : analyses factorielles, partitionnements, modèles linéaires et additifs généralisés, théorie des graphes.
Contenu
Les analyses factorielles (ACP, ACM, CAH).
Partitionnements, segmentations, clusters.
Modèles linéaires généralisés (GLM), mixtes (GLMM) additifs généralisés (GAM), Régression géographique (GWR).
Théorie des graphes, analyse de réseau.
Partitionnements, segmentations, clusters.
Modèles linéaires généralisés (GLM), mixtes (GLMM) additifs généralisés (GAM), Régression géographique (GWR).
Théorie des graphes, analyse de réseau.
Bibliographie
- Berry B., Griffith D., Tiefelsdorf M. 2008. From Spatial Analysis to Geospatial Science, Geographical Analysis, 40, pp. 229-238.
- Goodchild M. F. 1997. What is Geographic Information Science? NCGIA Core Curriculum in GIScience.
- Lees B. 2009. Recent Trends in IJGISc, International Journal of Geographical Information Science, 23(1), pp. 1-6.