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Statistique spatiale / Jean-Marc Zaninetti (2005)

Public Titre : Statistique spatiale : méthodes et applications géomatiques Type de document : Monographie Auteurs : Jean-Marc Zaninetti, Auteur Editeur : Paris : Hermès - Lavoisier Année de publication : 2005 Collection : Applications des SIG, ISSN 1951-5316 Importance : 320 p. Format : 15 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-1203-9 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] autocorrélation spatiale [Termes IGN] classification barycentrique [Termes IGN] données localisées [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] exploration de données [Termes IGN] géostatistique [Termes IGN] interaction spatiale [Termes IGN] krigeage [Termes IGN] logiciel d'analyse de données Résumé : (Auteur) Cet ouvrage propose une synthèse des méthodes spécifiques de la statistique spatiale et permet d'analyser l'information géographique dans différents domaines d'études. Il est conçu dans une perspective interdisciplinaire, allant des sciences de l'environnement aux sciences sociales en associant la recherche fondamentale et la recherche appliquée. La statistique spatiale intéresse des disciplines aussi diverses que l'aménagement, l'archéologie, la criminologie, l'écologie, l'économie, l'épidémiologie, la géographie, la géologie, le géomarketing ou la météorologie auxquelles elle propose une méthode d'aide à la décision. Le développement de la géomatique a accru considérablement la demande de méthode. On observe actuellement une floraison de logiciels dédiés à l'analyse spatiale. Ce livre présente un certain nombre de logiciels libres employés pour réaliser les exemples originaux qui illustrent les différents chapitres. Note de contenu : Avant-propos Chapitre 1. Statistique spatiale exploratoire. Une vue d'ensemble 1. 1. Du choix de la méthode en analyse spatiale 1.2. Choix entre analyse globale et analyse locale 1.3. Prise en compte des contraintes 1.4. Un domaine d'application élargi 1.5. Typologie des méthodes de la statistique spatiale exploratoire 1.6. Perfectionnement des méthodes statistiques exploratoires globales 1.7. Statistique spatiale locale 1.8. Plan de l'ouvrage PREMIÈRE PARTIE. STATISTIQUE SPATIALE GLOBALE Chapitre 2. Statistique spatiale descriptive 21. Objectif principal de la statistique spatiale descriptive 2.2. Théorie et méthodes 2.3. Méthode 1 : statistiques centrographiques 2.4. Méthode 2 : dispersion standard 2.5. Méthode 3 ellipse de déviation standard 2.6. Méthode 4 sectorisation 2.7. Fil conducteur : transactions immobilières à Chicago 2.8. Exemple d'application : dynamique du peuplement de la région Centre de 1962 à 1999 2.9. Discussion sur la méthode Chapitre 3. Méthode des quadrats 3.1. Objectif principal de la méthode des quadrats 3.2. Théorie et méthodes 3.3. Théorie des processus ponctuels 3.4. Méthode 1 : indice de dispersion 3.5. Test du Khi2 3.6. Utilisation et limites de l'indice de dispersion 3.7. Problème de l'unité territoriale modifiable 3.8. Méthode 2 : indices de structuration spatiale 3.9. Fil conducteur 3.10. Exemple d'application : semis des chefs-lieux dans le Val de Loire 3.11. Discussion sur la méthode Chapitre 4. Analyse spatiale exploratoire basée sur la distance 4.1. Objectif principal des statistiques exploratoires basées sur la distance 4.2. Théorie et méthodes 4.3. Méthode 1 : méthode du voisin le plus proche 4.4. Méthode 2 : analyse du second ordre 4.5. Fil conducteur 4.6. Exemple d'application : répartition des salles de cinéma en région Centre et dans ses environs 4.7. Discussion sur la méthode Chapitre 5. Interactions spatio-temporelles 5.1. Objectif principal des tests d'interactions spatiotemporelles 5.2. Théorie et méthodes 5.3. Méthode 1 indice de Knox 5.4. Méthode 2 test de Mantel 5.5. Méthode 3 : généralisation du test de Mantel 5.6. Fil conducteur 5.7. Exemples d'application 5.8. Discussion sur la méthode Chapitre 6. Autocorrélation spatiale 6.1. Objectif principal des indices d'autocorrélation spatiale 6.2. Théorie et méthodes 6.3. Méthode 1 : problème des couleurs 6.4. Méthode 2: indice de Geary 6.5. Méthode 3 : indice de Moran 6.6. Fil conducteur 6.7. Exemple des ménages cadres dans le Loiret 6.8. Discussion sur la méthode DEUXIÈME PARTIE. STATISTIQUE SPATIALE LOCALE Chapitre 7. Mesure généralisée de la dépendance spatiale au moyen des corrélogrammes 7.1. Objectif principal des corrélogrammes 7.2. Théorie et méthodes 7.3. Méthode 1 : approche générale avec la statistique r 7.4. Méthode 2 : indice généralisé de Geary 7.5. Méthode 3 : indice généralisé de Moran 7.6. Fil conducteur 7.7. Exemple d'application : part des ménages cadres dans les communes du Loiret 7.8. Discussion sur la méthode Chapitre 8. Algorithmes de scan spatial 8.1. Objectif principal des algorithmes de scan spatial 8.2. Théorie et méthodes 8.3. Méthode 1 : méthode des fenêtres mobiles 8.4. Méthode 2 : classification spatiale hiérarchique 8.5. Méthode 3 . Ripley local 8.6. Fil conducteur 8.7. Discussion sur la méthode Chapitre 9. Dépendance spatiale locale 9.1. Objectif principal des indices locaux d'autocorrélation spatiale 9.2. Théorie et méthodes 9.3. Méthode 1 : indice local de Geary 9.4. Méthode 2 : indice local de Moran 9.5. Méthode 3 : indices locaux de Getis et Ord 9.6. Fil conducteur 9.7. Exemple d'application : part des ménages cadres dans les communes du Loiret 9.8. Discussion sur la méthode Chapitre 10. Approximation et interpolation 10.1. Objectif principal de la méthode 10.2. Théorie et méthodes 10.3. Méthode 1 : surfaces de tendance 10.4. Méthode 2 : moyennes mobiles spatiales (interpolation IDW) 10.5. Fil conducteur 10.6. Exemples d'application 10.7. Discussion sur la méthode Chapitre 11. Introduction à la géostatistique 11.1. Objectif principal de la méthode géostatistique 11.2. Théorie et méthodes 11.3. Méthode 1 : variogramme 11.4. Méthode 2 : interpolation par krigeage 11.5. Fil conducteur 11.6. Exemple d'application : pollution des sols 11.7. Discussion sur la méthode Chapitre 12. Lissage par la méthode des noyaux 12.1. Objectif principal du lissage 12.2. Théorie et méthodes 12.3. Méthode 1 estimation continue par le lissage gaussien 12.4. Méthode 2 fonctions de lissage local 12.5. Méthode 3 : interpolation par une fonction linéaire 12.6. Paramètres du lissage spatial 12.7. Fil conducteur 12.8. Discussion sur la méthode Chapitre 13. Logiciels pour la statistique spatiale 13.1. Logiciels pour la statistique spatiale exploratoire 13.2. Logiciels pour l'interpolation et le lissage Numéro de notice : 15164 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=55087

Exemplaires(3)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
15164-01	37.20	Livre	Centre de documentation	Géomatique	Disponible
15164-03	37.20	Livre	Centre de documentation	Géomatique	Disponible
15164-02	DEP-TRS	Livre	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Activité, chômage et territoires en France : analyse spatiale et modélisation locale / Jean-Marc Zaninetti (2003)

Public contenu dans Apport des SIG à la recherche / J.M. Fotsing (2003) Titre : Activité, chômage et territoires en France : analyse spatiale et modélisation locale Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Marc Zaninetti, Auteur Editeur : Orléans : Presses Universitaires d'Orléans Année de publication : 2003 Collection : Collection du CEDETE Conférence : Colloque international 2003 Géomatique et applications, Apports des SIG à la recherche 13/03/2003 14/03/2003 Orléans France Importance : pp 201 - 220 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] autocorrélation spatiale [Termes IGN] chômage [Termes IGN] emploi (économie) [Termes IGN] marché du travail [Termes IGN] modélisation spatiale [Termes IGN] régression géographiquement pondérée [Termes IGN] régression linéaire Résumé : (Auteur) Les préoccupations principales de la géographie sont très différentes de celles de l'économie. Tandis que la modélisation économétrique recherche les déterminants d'un phénomène, l'analyse spatiale met l'accent sur les disparités régionales ; l'autocorrélation spatiale et la non-stationnarité des relations dans l'espace sont des préoccupations centrales. C'est pourquoi, la modélisation en analyse spatiale ne peut pas être un décalque des méthodes de l'économétrie. Les logiciels SIG offrent justement l'opportunité de développer de nouvelles techniques en analyse spatiale quantitative. Cet article entend présenter les méthodes de modélisation locale les plus récentes au travers d'une application. L'étude des disparités régionales du taux de chomage en France et des relations qu'il entretient avec les taux d'activités selon le sexe et l'âge illustre la spécificité de cette approche. Les avancées récentes en analyse spatiale répondent à ce besoin. En premier lieu, l'analyse exploratoire des taux de chomage utilise l'indice généralisé d'autocorrélation spatiale et l'indicateur local d'association spatiale qui lui est associé. Ensuite la modélisation locale des relations entre chomage et activité démontre la diversité des marchés régionaux du travail en France. Numéro de notice : C2003-032 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=65011