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.
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1. Quelle distinction décrit le mieux une variable qualitative en aménagement urbain ?
2. Quel outil est le plus adapté pour visualiser la distribution d’une variable quantitative en classes ?
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