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Termes IGN > mathématiques > analyse numérique > interpolation > interpolation spatiale > régression géographiquement pondérée
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Titre : Manuel d'analyse spatiale : théorie et mise en oeuvre pratique avec R Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Vincent Loonis, Éditeur scientifique ; Marie-Pierre de Bellefon, Éditeur scientifique Editeur : Paris : Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques INSEE Année de publication : 2018 Autre Editeur : Luxembourg : Eurostat Collection : Insee Méthodes, ISSN 1142-3080 num. 131 Importance : 406 p. Format : 21 x 30 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-11-139684-5 Note générale : Bibliographie
Projet en partie financé par le programme statistique européen 2013-2017 dans le cadre de l’action ESS "Intégration de l’information statistique et géospatiale" par la subvention numéro 08143.2015.001-2015.714Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] arbre-R
[Termes IGN] autocorrélation spatiale
[Termes IGN] corrélation automatique de points homologues
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] économétrie
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] régression géographiquement pondéréeIndex. décimale : 37.20 Analyse spatiale et ses outils Résumé : (Editeur) [Editorial Insee] [...] L’objectif du manuel d’analyse spatiale est de répondre aux questions concrètes des chargés d’étude des instituts statistiques : que faire avec ces nouvelles sources de données géolocalisées ? Dans quels cas doit-on prendre en compte leur dimension spatiale ? Comment appliquer les méthodes de statistique et d’économétrie spatiale ? Contrairement aux manuels existants, la pédagogie est pensée spécifiquement en fonction des enjeux propres aux instituts statistiques : les exemples d’application utilisent des données collectées par la statistique publique et l’accent est mis sur la pratique et l’importance du choix des paramètres. Les fondements théoriques sont suffisamment approfondis pour permettre de comprendre les subtilités dans la mise en oeuvre pratique des méthodes, tout en renvoyant aux ouvrages spécialisés les lecteurs désireux de connaître les extensions d’un niveau technique plus élevé. La majorité des chapitres présente des méthodes bien documentées et fréquemment utilisées, mais quelques-uns s’appuient sur des travaux innovants diffusés récemment. Parmi les thèmes abordés, le manuel Insee-Eurostat s’intéresse aux questions de sondage et de respect de la confidentialité ; autant de points importants pour les INS et très peu approfondis dans les ouvrages existants. Quelques chapitres ouvrent sur des notions peu utilisées actuellement à l’Insee comme la géostatistique. [...] Note de contenu : Partie 1 - DECRIRE LES DONNEES GEOLOCALISEES
1. Analyse spatiale descriptive
2. Codifier la structure de voisinage
Partie 2 - MESURER L’IMPORTANCE DES EFFETS SPATIAUX
3. Indices d’autocorrélation spatiale
4. Les configurations de points
5. Géostatistique
Partie 3 - PRENDRE EN COMPTE LES EFFETS SPATIAUX
6. Économétrie spatiale : modèles courants
7. Économétrie spatiale sur données de panel
8. Lissage spatial
9. Régression géographiquement pondérée
10. Échantillonnage spatial
11. Économétrie spatiale sur données d’enquête
12. Estimation sur petits domaines et corrélation spatiale
Partie 4 - PROLONGEMENTS
13. Partitionnement et analyse de graphes
14. Confidentialité des données spatialesNuméro de notice : 22948 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel Date de publication en ligne : 29/10/2018 En ligne : https://www.insee.fr/fr/information/3635442 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91040 Documents numériques
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Manuel d'analyse spatiale : théorie et mise en oeuvre pratique avec RAdobe Acrobat PDF Geographically weighted regression with parameter-specific distance metrics / Binbin Lu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)
[article]
Titre : Geographically weighted regression with parameter-specific distance metrics Type de document : Article/Communication Auteurs : Binbin Lu, Auteur ; Chris Brunsdon, Auteur ; Martin Charlton, Auteur ; Paul Harris, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 982 - 998 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] anisotropie
[Termes IGN] métrique
[Termes IGN] régression géographiquement pondérée
[Termes IGN] relation spatialeRésumé : (auteur) Geographically weighted regression (GWR) is an important local technique to model spatially varying relationships. A single distance metric (Euclidean or non-Euclidean) is generally used to calibrate a standard GWR model. However, variations in spatial relationships within a GWR model might also vary in intensity with respect to location and direction. This assertion has led to extensions of the standard GWR model to mixed (or semiparametric) GWR and to flexible bandwidth GWR models. In this article, we present a strongly related extension in fitting a GWR model with parameter-specific distance metrics (PSDM GWR). As with mixed and flexible bandwidth GWR models, a back-fitting algorithm is used for the calibration of the PSDM GWR model. The value of this new GWR model is demonstrated using a London house price data set as a case study. The results indicate that the PSDM GWR model can clearly improve the model calibration in terms of both goodness of fit and prediction accuracy, in contrast to the model fits when only one metric is singly used. Moreover, the PSDM GWR model provides added value in understanding how a regression model’s relationships may vary at different spatial scales, according to the bandwidths and distance metrics selected. PSDM GWR deals with spatial heterogeneities in data relationships in a general way, although questions remain on its model diagnostics, distance metric specification, and computational efficiency, providing options for further research. Numéro de notice : A2017-238 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2016.1263731 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2016.1263731 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85172
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 31 n° 5-6 (May-June 2017) . - pp 982 - 998[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2017031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A bootstrap test for constant coefficients in geographically weighted regression models / Chang-Lin Mei in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 7- 8 (July - August 2016)
[article]
Titre : A bootstrap test for constant coefficients in geographically weighted regression models Type de document : Article/Communication Auteurs : Chang-Lin Mei, Auteur ; Min Xu, Auteur ; Ning Wang, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 1622 - 1643 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] base de données déductive
[Termes IGN] Bootstrap (EDI)
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] processeur
[Termes IGN] régression géographiquement pondérée
[Termes IGN] test de performanceRésumé : (Auteur) Statistical tests for whether some coefficients really vary over space play an important role in using the geographically weighted regression (GWR) to explore spatial non-stationarity of the regression relationship. In view of some shortcomings of the existing inferential methods, we propose a residual-based bootstrap test to detect the constant coefficients in a GWR model. The proposed test is free of the assumption that the model error term is normally distributed and admits some useful extensions for identifying more complicated spatial patterns of the coefficients. Some simulation with comparison to the existing test methods is conducted to assess the test performance, including the accuracy of the bootstrap approximation to the null distribution of the test statistic, the power in identifying spatially varying coefficients and the robustness to collinearity among the explanatory variables. The simulation results demonstrate that the bootstrap test works quite well. Furthermore, a real-world data set is analyzed to illustrate the application of the proposed test. Numéro de notice : A2016-320 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2016.1149181 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2016.1149181 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80940
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 30 n° 7- 8 (July - August 2016) . - pp 1622 - 1643[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2016042 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-2016041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Geographically weighted evidence combination approaches for combining discordant and inconsistent volunteered geographical information / Alexis Comber in Geoinformatica, vol 20 n° 3 (July - September 2016)
[article]
Titre : Geographically weighted evidence combination approaches for combining discordant and inconsistent volunteered geographical information Type de document : Article/Communication Auteurs : Alexis Comber, Auteur ; Cidália Costa Fonte, Auteur ; Giles M. Foody, Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 503 – 527 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] analyse combinatoire (maths)
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] classification de Dempster-Shafer
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] pondération
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] régression géographiquement pondérée
[Termes IGN] WikimapiaRésumé : (auteur) There is much interest in being able to combine crowdsourced data. One of the critical issues in information sciences is how to combine data or information that are discordant or inconsistent in some way. Many previous approaches have taken a majority rules approach under the assumption that most people are correct most of the time. This paper analyses crowdsourced land cover data generated by the Geo-Wiki initiative in order to infer the land cover present at locations on a 50 km grid. It compares four evidence combination approaches (Dempster-Shafer, Bayes, Fuzzy Sets and Possibility) applied under a geographically weighted kernel with the geographically weighted average approach applied in many current Geo-Wiki analyses. A geographically weighted approach uses a moving kernel under which local analyses are undertaken. The contribution (or salience) of each data point to the analysis is weighted by its distance to the kernel centre, reflecting Tobler’s 1st law of geography. A series of analyses were undertaken using different kernel sizes (or bandwidths). Each of the geographically weighted evidence combination methods generated spatially distributed measures of belief in hypotheses associated with the presence of individual land cover classes at each location on the grid. These were compared with GlobCover, a global land cover product. The results from the geographically weighted average approach in general had higher correspondence with the reference data and this increased with bandwidth. However, for some classes other evidence combination approaches had higher correspondences possibly because of greater ambiguity over class conceptualisations and / or lower densities of crowdsourced data. The outputs also allowed the beliefs in each class to be mapped. The differences in the soft and the crisp maps are clearly associated with the logics of each evidence combination approach and of course the different questions that they ask of the data. The results show that discordant data can be combined (rather than being removed from analysis) and that data integrated in this way can be parameterised by different measures of belief uncertainty. The discussion highlights a number of critical areas for future research. Numéro de notice : A2016-379 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10707-016-0248-z Date de publication en ligne : 27/02/2016 En ligne : http://dx.doi.org/ 10.1007/s10707-016-0248-z Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81146
in Geoinformatica > vol 20 n° 3 (July - September 2016) . - pp 503 – 527[article]The Minkowski approach for choosing the distance metric in geographically weighted regression / B. Lu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 1-2 (January - February 2016)
[article]
Titre : The Minkowski approach for choosing the distance metric in geographically weighted regression Type de document : Article/Communication Auteurs : B. Lu, Auteur ; M. Charlton, Auteur ; C. Brunsdon, Auteur ; P. Harris, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 351 - 368 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] distance
[Termes IGN] espace-temps
[Termes IGN] régression géographiquement pondéréeRésumé : (auteur) In this study, the geographically weighted regression (GWR) model is adapted to benefit from a broad range of distance metrics, where it is demonstrated that a well-chosen distance metric can improve model performance. How to choose or define such a distance metric is key, and in this respect, a ‘Minkowski approach’ is proposed that enables the selection of an optimum distance metric for a given GWR model. This approach is evaluated within a simulation experiment consisting of three scenarios. The results are twofold: (1) a well-chosen distance metric can significantly improve the predictive accuracy of a GWR model; and (2) the approach allows a good approximation of the underlying ‘optimal distance metric’, which is considered useful when the ‘true’ distance metric is unknown. Numéro de notice : A2016-090 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2015.1087001 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2015.1087001 Format de la ressource électronique : URL sommaire Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79875
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 30 n° 1-2 (January - February 2016) . - pp 351 - 368[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2016011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 3D model construction in an urban environment from sparse LiDAR points and aerial photos : a statistical approach / Xuebin Wei in Geomatica, vol 69 n° 3 (september 2015)PermalinkBuilding a hybrid land cover map with crowdsourcing and geographically weighted regression / Linda M. See in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 103 (May 2015)PermalinkUsing geographically weighted regression kriging for crop yield mapping in West Africa / Muhammad Imran in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 2 (February 2015)PermalinkGeostatistical methods for predicting soil moisture continuously in a subalpine basin / Katherine E. Williams in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 4 (April 2014)PermalinkSpatial patterns of historical growth changes in Norway spruce across western European mountains and the key effect of climate warming / Marie Charru in Trees, vol 28 n° 1 (February 2014)PermalinkVisualizing robust geographically weighted parameter estimates / Robert G. Cromley in Cartography and Geographic Information Science, vol 41 n° 1 (January 2014)PermalinkDeveloping choropleth maps of parameter results for quantile regression / Robert G. Cromley in Cartographica, vol 48 n° 3 (October 2013)PermalinkExploring population spatial concentrations in Northern Ireland by community background and other characteristics: an application of geographically weighted spatial statistics / C.D. Lloyd in International journal of geographical information science IJGIS, vol 24 n°7-8 (july 2010)PermalinkGrid-enabling Geographically Weighted Regression: a case study of participation in higher education in England / R. Harris in Transactions in GIS, vol 14 n° 1 (February 2010)PermalinkCombining geovisual analytics with spatial statistics: the example of geographically weighted regression / Urška Demšar in Cartographic journal (the), vol 45 n° 3 (August 2008)Permalink