Modèles de données spatiales

Objectifs

L’objectif est de présenter les outils d’analyse des données spatiales. Il s’agit de former à la statistique et à l’économétrie spatiales afin d’étudier les effets d’interaction et des structures spatiales. Il présente une introduction à l’économétrie spatiale sur des modèles linéaires, et fournit des exemples et des outils d’application.

Descriptif

• Description des données géolocalisées
• Structuration des liens spatiaux et matrice de pondérations spatiales
• Statistiques descriptives et tests
• Modèles économétriques spatiaux
• Régression géographiquement pondérée

Pré-requis

• Maîtrise du modèle de régression linéaire, de l’estimateur des Moindres carrés Linéaire, des Moindres Carrés Généralisés et du maximum de vraissemblance.
• Connaissance de la théorie des tests.
• Connaissance du logiciel R

Références Bibliographiques

• L. Ancelin, Spatial Econometrics: Methods and Models.Springer. 2010
• G. Arbia, A Primer for Spatial Econometrics: With Applications in R (Palgrave Texts in Econometrics). Palgrave Macmillan, 2014.
• K. Kopczewska, Applied Spatial Statistics and Econometrics Data Analysis in R. Routledge Taylor&Francis, 2020.