UCL - Méthodes statistiques avancées en géographie

[GEO2211]

[30h] 3 crédits

Enseignants : Dominique Peeters

Langue d'enseignement : Français

Niveau : Second cycle

Objet de l'activité (principaux thèmes à aborder)
Résumé : Contenu et Méthodes
Autres informations (Pré-requis, Evaluation, Support, ...)

Objet de l'activité (principaux thèmes à aborder)

Etude de méthodes statistiques et cartographiques avancées nécessaires aux recherches actuelles en géographie humaine et physique. Le contenu précis est susceptible de varier selon les besoins et l'évolution de la science et comprendrait par exemple les points suivants :
- problèmes d'endogénéité et méthode des variables instrumentales ;
- analyses multiniveaux ;
- données en panels ;
- biais de sélection ;
" statistiques spatiales : " generalized weighted regression ", etc.
" techniques cartographiques nouvelles.

Résumé : Contenu et Méthodes

Les techniques économétriques utilisées en géographie économique ont connu un développement extraordinaire au cours des dernières années. De plus, les problèmes statistiques auxquels les chercheurs doivent faire face en ce domaine se posent également dans le cadre des différentes branches de la géographie physique. Ce cours a pour objectif de permettre à un étudiant ayant une formation préalable en statistiques d'affronter le niveau des articles récents et les exigences actuelles de publication des revues sérieuses. Le cours se focalise sur les modèles linéaires. Un grand effort est consacré à la validation statistique de ces modèles : choix des variables, forme fonctionnelle, présence éventuelle d'endogénéité au sein des variables explicatives, détection d'autocorrélation spatiale ou temporelle, biais de sélection, Ignorer ou ne pas tenir compte d'erreurs de spécification rend caduque toute interprétation des résultats d'une analyse statistique et hasardeuse toute prédiction. Pour y pallier, des traitements sont également proposés : moindres carrés pondérés, feasible generalized least squares, techniques des variables instrumentales, traitement des modèles autorégressifs et à erreurs corrélées, On propose également une initiation au langage R et aux librairies de statistiques spatiales qui y sont liées.

Autres informations (Pré-requis, Evaluation, Support, ...)

Méthodes
Le cours fait alterner les exposés théoriques et les illustrations sur ordinateur.

Prérequis
GEO1341 Modélisation statistique en géographie (ou cours équivalent).

Evaluation
L'évaluation se base sur un test de connaissance (QROC), un travail personnel sur un jeu de données et la présentation d'articles récents de revues de haut niveau (Regional Science and Urban Economics, Journal of Urban Economics,).

Références
- R Bivand, E Pebesma and V Gómez-Rubio, Applied Spatial Data Analysis with R, Springer, New York, 2008.
- MJ Crawley, Statistics: An Introduction Using R, John Wiley, 2005.
- MJ Crawley, The R Book, John Wiley, 2007.
- O Schabenberger and C Gotway, Statistical Methods for Spatial Data Analysis, Chapman & Hall, 2005.
" WN Venables and BD Ripley, Modern Applied Statistics with S (4th edition), Springer, 2002.
" M Verbeek, A Guide to Modern Econometrics, John Wiley, 2000.

Support
Toutes les notes, portions de code et jeux de données nécessaires pour ce cours se trouvent sur le site iCampus associé à ce cours.