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.