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  • Stochastic panel-data models of urban shopping behaviour? 1. Purchasing at individual stores in a Single City
  • Achalandage ; Cardiff ; Commerce alimentaire ; Commerce de détail ; Comportement des consommateurs ; Consommation ; Distribution binomiale négative ; Ghum ; Géographie de l'Europe ; Habitude d'achat ; Lieu d'achat ; Modèle stochastique ; Royaume-Uni
  • Application au lieu d'achat d'une technique couramment utilisée pour les marques commerciales: le modèle de distribution binomiale négative. Discussion détaillée de son application aux comportements des consommateurs à Cardiff (Wales). Achat de café
  • instantané auprès de six établissements sur une période de 4 semaines: la capacité prévisionnelle du modèle, calibration selon l'importance de l'aire de chalandise: centre-ville en banlieue.
  • The changes of parameters in gravity models
  • Analyse spatiale ; Centralité ; Finlande ; Géographie de l'Europe ; Interaction spatiale ; Modèle de gravité ; Méthode des moindres carrés ; Méthodologie ; Organisation de l'espace ; Vaasa
  • of Vaasa, Finland in 1971 and 1980. In the model building, we supposed that the visiting frequencies follow some stochastic process. The Poisson process proved to be the most appropriate choice. On the basis of the Poisson process an efficient estimation
  • The aim of the research was to develop a gravity model which would explain dependencies between model parameters on the one hand, especially the distance-decay parameter and the centrality of centres on the other hand. Time dependencies were also
  • method was developed for the gravity model. Finally a common gravity model was developed by expressing the distance-decay parameter and the multiplier as a function of the mass. The Iteratively Reweighted Least Squares-method was used in the estimation
  • of common model parameters for 1971 and 1980. The gravity model thus developed is considered a very useful for the delimitation of spheres of influence and for strategic planning in retail trade.
  • network on which it is possible to compare one year with the others. For predicting stochastically piezometric levels, piezometric differences between a given month to its following have been studied. It appears that variations are erratic during winter