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Déplacez-vous dans la distribution spatiale des maladies chroniques, en mettant en évidence des grappes spécifiques de valeurs élevées de l'IMC chez les adultes et les enfants.
Couvre l'autocorrélation spatiale, la dépendance spatiale, les biais dans les statistiques classiques et les limites des outils statistiques en géographie.
Couvre l'autocorrélation spatiale dans les SIG, y compris l'autocorrélation globale, les schémas de pondération, le rapport I de Moran et le rapport de contiguïté.
Explique l'analyse de la signification de l'autocorrélation spatiale à l'aide des permutations I et aléatoires de Moran, soulignant l'importance de la pondération spatiale.
Couvre les variables géographiques discrètes et leurs propriétés géométriques, y compris la façon de les caractériser à laide dindices comme lindice de compacité Gravelius.
Introduit une autocorrélation spatiale, en se concentrant sur la mesure des relations spatiales dans un voisinage et en utilisant le I de Moran comme coefficient de régression.
