Karteikarten: Introduction aux variables en aménagement urbain — 24 Karten

Variables en aménagement urbain — rôle ?

Décrire, comparer phénomènes urbains.

Données géospatiales — représentation ?

Graphiques, cartes, séries temporelles.

Régression linéaire simple — modèle ?

Y = aX + b + erreur.

MCO — objectif ?

Minimiser la somme des carrés des erreurs.

Coefficient de détermination — signification ?

Part de variance expliquée par le modèle.

Test en régression — but ?

Vérifier la significativité des paramètres.

Régression multiple — estimateurs ?

Beta0, Beta1, ..., Betak.

Diagnostics du modèle — importance ?

Vérifier hypothèses et ajustement.

Gradient densité urbaine — modèle ?

Variation de densité selon distance.

Modèle hédonique — variable dépendante ?

Prix foncier.

Indice Hansen — objectif ?

Mesurer accessibilité par opportunités.

Statistiques spatiales — exemples ?

Moran, Clark-Evans.

Variogramme — erreur ?

Mesure la dépendance spatiale.

Palier du variogramme — signification ?

Indique absence de dépendance supplémentaire.

Portée du variogramme — définition ?

Distance où la dépendance disparaît.

Séries chronologiques — analyse ?

Tendance, saisonnalité, cyclicité.

Variables qualitatives — exemples ?

Type de quartier, catégorie d’équipement.

Variables quantitatives — exemples ?

Densité, distance, volume.

Histogramme — variable adaptée ?

Quantitative continue.

Z-score — utilisation ?

Détecter valeurs atypiques.

Clark-Evans R — valeur >1 ?

Regroupement plus fort que l’aléatoire.

Moran I — signe positif ?

Regroupement spatial.

Variogramme — dépendance ?

Augmente avec la distance, puis se stabilise.

Centre moyen — définition ?

Moyenne des coordonnées.