Résidus standardisés — utilisation ?
Interpéter leur valeur avec seuils.
Résidu — formule ?
Valeur observée – valeur modélisée.
r proche de 0 — signification ?
Faible ou absence de relation.
Cartographie résidus — intérêt ?
Détecter spécificités locales.
Analyse systématique — étape clé ?
Approche progressive.
Étapes de l’analyse — première étape ?
Diagramme de dispersion.
Corrélation — application ?
Étude de relation spatiale.
Analyse bivariée — définition ?
Étude de la relation entre deux variables.
Résidu standardisé — calcul ?
Résidu / erreur type.
Utilité analyse spatiale — pourquoi ?
Repérer régimes et spécificités locales.
Diagrams de dispersion — axes ?
X en abscisse, Y en ordonnée.
Limites de corrélation — remarque ?
Ne prouve pas causalité.
Corrélation ≠ causalité — pourquoi ?
Relation ne prouve pas cause.
Forme relationnelle — types ?
Linéaire, non linéaire.
Coefficient r — plage ?
Entre -1 et +1.
Signification r — relation positive ?
R > 0.
Résidus — définition ?
Différence entre valeur observée et modélisée.
Variable bivariée — types ?
Quantitative absolue, relative.
Interprétation spatiale résidus — objectif ?
Identifier spécificités locales.
Analyse spatiale — but ?
Comprendre spécificités locales.
Visualisation — outils ?
Cartographie, diagramme, modélisation.
Force relation — indication ?
R proche de ±1.
Droite de régression — équation ?
Y = aX + b.
Analyse bivariée — objectif ?
Détecter relation spatiale.
Caractéristique nuage — info ?
Forme et relation visuelle.
Modèle Y = aX + b — rôle ?
Modéliser relation linéaire.
Diagramme de dispersion — rôle ?
Visualiser relation, forme, sens.
Pente a — rôle ?
Sens et intensité.
Test d’hypothèse — seuil α ?
Généralement 5 %.
Signification r — relation forte ?
R proche de ±1.
Corrélation — définition?
Mesure la force et le sens d'une relation entre deux variables spatiales.
Variable indépendante — caractéristique?
Souvent quantitative, influence la variable dépendante.
Coefficient r — valeur limite?
Varie entre -1 et +1.
Diagramme de dispersion — rôle?
Visualiser la relation entre deux variables.
Droite de régression — modèle?
Y = aX + b, relation linéaire.
Résidus — définition?
Écarts entre valeurs observées et modélisées.
Significativité r — seuil courant?
Souvent 5 %, ou α = 0,05.
Teste tes connaissances avec un QCM de 21 questions sur Analyse statistique bivariée en cartographie partie 4.
1. Qu'est-ce que l'analyse bivariée appliquée à deux variables spatiales ?
2. Quel est le rôle principal du diagramme de dispersion dans l’analyse statistique bivariée appliquée à la cartographie spatiale ?
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