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Statistique des modèles spatiaux

Part of the Mathématiques & Applications book series (MATHAPPLIC, volume 63)

Nous présentons dans ce chapitre les principales méthodes statistiques pour les trois types de données présentés dans les premiers chapitres. A côté de méthodes statistiques générales applicables aux différentes structures (maximum de vraisemblance, minimum de contraste, moindres carrés, estimation d’un modèle linéaire généralisé, méthodes de moments), on dispose de techniques spécifiques à chaque type de structure : nuées variographiques en géostatistique, pseudo-vraisemblance conditionnelle ou codage d’un champ de Markov, distances aux ppv et vraisemblance composée d’un PP, etc. Sans prétendre à l’exhaustivité, nous exposons les unes et les autres. Pour des compléments et d’autres développements, nous invitons le lecteur à consulter les livres cités en bibliographie. Nous recommandons également la consultation de l’aide en ligne du logiciel R, libre et disponible sur le site : www.R-project.org ([178] et cf. Appendice D). Cette aide, bien documentée, est régulièrement mise à jour et fournit des références utiles. D’autre part, lorsque la simulation d’un modèle est facile à mettre en place, les procédures de Monte Carlo (test, validation de modèle) sont utiles si on ne dispose pas de résultats théoriques pour un problème donné.

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© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2008

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