UE 12 - Économétrie spatiale

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Formation

Formation continue et reprise d'études

Formation continue et reprise d'études

Consultez la liste des formations proposées dans le cadre de la formation continue : formations diplômantes, certifications, préparations, formations courtes et formations sur mesure

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Actualités

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      En septembre 2020, l'UPPA ouvre son premier programme d'excellence Erasmus Mundus avec 6 autres universités européennes.

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      Le département STAPS en partenariat avec l'Université de Saragosse organise les rencontres du double diplôme de Master. Il s'agit d'un symposium ouvert aux professionnels et aux étudiants qui souhaitent...

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    • Le Mois de la Formation tout au long de la vie : 1ère édition Venez nourrir votre projet professionnel ! #LeMoisFTLV

      Vous souhaitez reprendre vos études ? Vous reconvertir ? Débuter des études en alternance ?
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    • Les stages en Chine suspendusJusqu'à nouvel ordre

      Attention : les stages en Chine sont suspendus jusqu'à nouvel ordre, conséquence de l'épisode de cas groupés de pneumonies associées au coronavirus (2019-nCov) dans la ville de Wuhan.

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    • Journées portes ouvertes à l'UPPAVenez découvrir votre future université !

      Programme et calendrier par campus.

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UE 12 - Économétrie spatiale

Présentation

 1- Introduction

1.1 Distinctions entre économétrie spatiale et géostatistique

 2- Matrice de voisinage

2.1 Matrice de voisinage basée sur un critère de contiguité

2.2 Formalisation de la matrice de contiguité d'ordre 1

2.3 Les différents types de contiguité, dont la terminologie a été empruntée aux échecs

2.4 Matrice de voisinage basée sur la distance entre centroïdes

2.5 Les fonctions les plus communément utilisées

2.6 Matrice de voisinage basée sur les plus proches voisins

2.7 Matrice de voisinage basée sur la triangulation de Delaunay

3- Autocorrélation spatiale

3.1 Indice de Moran

3.2 Diagramme de Moran

3.3 Test d'autocorrélation spatiale pour les résidus d'une régression

 4- Modèles de régression spatiale

4.1 Les modèles de régression spatiaux pour modéliser l'autocorrélation spatiale

4.2 Maximum de Vraisemblance

4.3 Condition sur les coefficients

4.4 Interprétation des coefficients dans les modèles SAR et SDM : effets de débordement

4.5 Les tests de spéci

Volume horaire

  • Cours Magistral : 20h

Examens

Contrôle continu

En bref

Crédits ECTS 3.5

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Composante

Lieu(x)

  • Pau