Outre l'analyse de modèles spatiaux, les analyses SIG permettent d'examiner ou de quantifier les relations entre entités. Les outils de modélisation de relations spatiales génèrent des matrices de pondérations spatiales ou modélisent des relations spatiales à l'aide d'analyses de régression.
Les outils qui créent des fichiers de matrice de pondérations spatiales déterminent la nature des interrelations spatiales entre entités. Une matrice de pondérations spatiales est une représentation de la structure spatiale des données, c'est à dire des relations spatiales qui existent entre entités dans le jeu de données.
Les statistiques spatiales réelles intègrent des informations relatives à l'espace et aux relations spatiales dans leurs calculs mathématiques. Certains des outils de la boîte à outils de statistiques spatiales qui prennent en charge les fichiers de matrice de pondérations spatiales sont Auto-corrélation spatiale (Global Moran's I), Analyse de grappes et de valeurs aberrantes (Anselin Local Moran's I) et Analyse de hot spots (Getis-Ord Gi*).
Les outils de régression fournis dans la boîte à outils Spatial Statistics modélisent les relations entre les variables associées aux entités géographiques, vous permettant ainsi de prévoir des phénomènes ou de mieux comprendre les facteurs clés qui influencent une variable que vous essayez de modéliser. Les méthodes de régression permettent de vérifier les relations et de mesurer l'intensité de ces relations. L'outil Régression exploratoire vous permet d'examiner un grand nombre de modèles des moindres carrés ordinaires rapidement, en récapitulant les relations entre variables et en déterminant si une combinaison de variables explicatives candidates satisfont à tous les critères de la méthode des moindres carrés ordinaires.
| Outil | Description |
|---|---|
| Régression exploratoire | L'outil Régression exploratoire analyse toutes les combinaisons possibles des variables explicatives candidates en entrée pour trouver les modèles des moindres carrés ordinaires qui décrivent le mieux la variable dépendante, selon les critères définis par l'utilisateur. |
Crée un fichier de matrice de pondérations spatiales (.swm) à partir d'un jeu de données réseau qui définit des relations spatiales entre entités, en termes de structure de réseau sous-jacente. | |
Génère un fichier de matrice de pondérations spatiales (.swm) pour représenter les relations spatiales entre les entités d'un jeu de données. | |
Calcule la régression pondérée géographiquement (Geographically Weighted Regression, GWR), formule locale de régression linéaire utilisée pour modéliser des relations variant spatialement. | |
Exécute une régression linéaire globale à l'aide des moindres carrés ordinaires pour générer des prévisions ou modéliser une variable dépendante en fonction de ses relations à un ensemble de variables explicatives. |