On peut décrire la structure spatiale des cultures de maïs et de blé, à l'aide d'un modèle de champ aléatoire, dont une des composantes correspond à une tendance régionale, l'autre, à des interactions locales. L'existence d'une autocorrélation
spatiale dans la composante locale pose des problèmes d'estimation statistique. Les variations temporelles et les paramètres d'interaction constituent une fonction des fluctuations climatiques. La composante locale tient compte de l'autocorrélation spatiale
Analyse spatiale ; Autocorrélation spatiale ; Estimation ; Généralités sur la géographie ; Identification ; Interaction spatiale ; Processus aléatoire ; Processus à moyenne mobile ; Rapport de vraisemblance ; Statistique spatiale ; Série spatiale
problèmes d'estimation. La spécification du modèle est obtenue à partir de la structure des coefficients d'autocorrélation. La dépendance spatiale est étudiée à l'aide du test de rapport de vraisemblance dont l'A. souligne la puissance par rapport aux autres
paramètres d'un modèle de régression dont les erreurs sont autocorrélées| l'identification des propriétés de processus spatiaux en état d'équilibre ou tendant vers un équilibre. Dans un premier chapitre, l'A. aborde les propriétés des modèles autorégressifs
quadrilatères, les chapitres 3 et 4 développent les techniques de choix d'un modèle basées sur l'autocorrélation spatiale| les chapitres 5 et 6, examen des estimations ponctuelles des paramètres d'un modèle autorégressif de premier ordre. Dans le chapitre 7