Modèle de régression spatiale ou de décalage spatial
Graph Chatbot
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Introduit la régression géographiquement pondérée, une approche spatialement explicite pour mesurer les relations entre les variables avec des résultats spécifiques à l'emplacement.
Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.
Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'OLS, l'hétéroskédasticité, l'autocorrélation, les variables instrumentales, l'estimation maximale de la probabilité, l'analyse des séries chronologiques et les conseils pratiques.
Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Couvre l'autocorrélation, la dépendance spatiale et les défis de modélisation dans les SIG, soulignant l'importance des données historiques et des méthodes statistiques.
Explore l'approche structurée de l'analyse exploratoire des données spatiales, en soulignant l'importance des cadres analytiques et du mantra de recherche visuelle.
