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PORTAIL D'INFORMATION GÉOGRAPHIQUE

Résultats de la recherche (2912 résultats)

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  • Biaised statistics with zero observations in multiple regression analysis of regional data
  • Analyse multivariée ; Données régionales ; Généralités sur la géographie ; Régression multiple ; Statistique ; Valeur zéro
  • Predicting urbanization level by main element analysis and multiple linear regression - taking Xiantao district in Hubei Province as an example
  • China ; Forecast ; Hubei ; Multiple regression ; Statistics ; Urbanization
  • Chine ; Hubei ; Prévision ; Régression multiple ; Statistique ; Urbanisation
  • Sélection des principaux facteurs relatifs au niveau d'urbanisation du district de Xianto (province du Hubei). L'A. effectue une modélisation du niveau d'urbanisation à l'aide d'une analyse de régression linéaire multiple. Prévision du niveau de
  • The assessment of spatial autocorrelation through constrained multiple regression
  • Analyse spatiale ; Autocorrélation spatiale ; Calcul matriciel ; Données catégoriques ; Evaluation ; Généralités sur la géographie ; Localisation ; Proximité ; Régression multiple ; Statistique
  • Les AA. exposent la méthode du cross-product utilisée pour évaluer l'autocorrélation spatiale, puis ils la généralisent en incluant des spécifications moins restrictives. La méthode de la régression multiple contrainte permet de caractériser
  • Ein Verfahren zur Aufstellung statistischer Prognosealgorithmen als Einheit von Cluster-, Diskriminanz- und Regressionsanalyse (A method for the development of statistical forecasting algorithms including cluster, discriminance and regression
  • Analyse des groupes ; Analyse discriminante ; Analyse multivariée ; Classification ; Généralités sur la géographie ; Régression multiple ; Régression pas à pas ; Statistique
  • The method presented by the author is used to develop a large number of predictors within a system of multiple regression equations with a series of classifications. The method includes an ideal classification, a screening discriminance analysis
  • and a stepwise, multiple, regression analysis based upon the cross-validation technique. - (IH)
  • Comparison of landslide susceptibility maps generated through multiple logistic regression for three test areas in Korea
  • Cartography ; Geographical information system ; LANDSAT ; Landslide ; Natural hazards ; Regression analysis ; Remote sensing ; Slope ; South Korea ; Thematic Mapper
  • The aim of this study was to apply, verify and compare a multiple logistic regression model for landslide susceptibility analysis in 3 Korean study areas using a geographic information system (GIS). Landslide locations were identified
  • the database and the logistic regression coefficient of each factor was computed. Landslide susceptibility maps were drawn for these 3 areas using logistic regression coefficients.
  • Possibilities of improving the regression models used for climatic parameters spatialisation. Study case : winter mean minimum temperatures in the French Alps
  • Alps (The) ; Climate ; France ; Multiple regression ; Regression analysis ; Statistics ; Temperature ; Winter
  • Alpes ; Analyse de régression ; Climat ; France ; Hiver ; Régression multiple ; Statistique ; Température
  • d’amélioration des modèles de régression multiple : l’analyse comparative des performances de la régression linéaire et non-linéaire multiple, la méthode Aurelhy, la génération de nouveaux predicteurs géomorphologiques sur la mase MNT, la vérification de
  • Regression agromet yield forecasting models in Remote sensing application in agriculture and hydrology.
  • Agrométéorologie ; Blé ; Géographie humaine ; Modèle théorique ; Méthodologie ; Parcelle expérimentale ; Production végétale ; Prévision ; Récolte ; Régression multiple
  • A pedagogic application of multiple regression analysis: precipitation in California
  • Altitude ; Analyse de régression multiple ; Analyse multivariée ; California ; Climat ; Distance du littoral ; Effet d'ombre ; Enseignement de la géographie ; Etats-Unis ; Généralités sur la géographie ; Initiation ; Latitude ; Précipitation
  • Initiation didactique à la géographie quantitative à travers le développement et la mise au point d'un modèle de régression multiple. Etude de cas des types de précipitation en Californie, ils sont liés à l'altitude, la latitude et la distance de la
  • In an investigation of the parameter estimates from a multiple linear regression model and a multiple logit regression model, conclusions are drawn about the sensitivity of such estimates to variations in scale and zoning systems. There is strong
  • Statistical bias in species-area regression models
  • Distorsion ; Dynamique des populations ; Erreur ; Généralités sur la géographie ; Modèle ; Relation espèce-territoire ; Régression multiple
  • Les AA. démontrent que lorsque les relations espèce/territoire sont traitées comme des modèles de régression multiple, la transformation antilog peut introduire une distorsion importante sur l'estimation paramétrique. Si elle n'est pas corrigée
  • Multicollinearity in regression models with multiple distance measures
  • Ridge regression: a technique for dealing with correlated predictor variables
  • Analyse de régression multiple ; Climatologie ; Colinéarité ; Colinéarité multiple ; Estimation ; Etats-Unis ; Généralités sur la géographie ; Méthode des moindres carrés ; Méthodologie ; Pacific States ; Prévision ; Ridge regression ; Statistique
  • Application of ridge regression analysis to water resources studies
  • Analyse multivariée ; Estimation ; Etats-Unis ; Fiabilité ; Florida ; Géographie physique ; Lac ; Méthode des moindres carrés ; Okeechobee, lac ; Ridge regression ; Régression multiple ; Rétention de l'eau ; Statistique
  • La ridge regression a été introduite pour résoudre des problèmes de multicolinéarité dans la régression multiple. Le calcul de stockage de l'eau du lac Okeechobee, Floride sert d'exemple pour présenter la technique et ses applications. Comparaison
  • de la performance de cette méthode par rapport à celle obtenue par la technique des moindres carrés. Les résultats de la ridge regression montre que l'écart par rapport aux mesures de stockage n'est pas seulement affecté par les apports en eau (comme
  • Enquiry ; Honshu ; Japan ; Multiple regression ; Perception ; Perception of the urban environment ; Students ; Town
  • Enquête ; Etudiants ; Hokuriku ; Honshū ; Image de la ville ; Japon ; Perception ; Régression multiple ; Ville
  • with direct factor analysis, and step-wise multiple regression analysis. 18 municipalities (shi) are selected for the analysis. As a result, three image dimensions are obtained. - (KA)
  • Cultural landscape ; Great Poland ; Land use ; Multiple regression ; Poland ; Post-communism ; Regression analysis ; Spatial differentiation
  • Analyse de régression ; Différenciation spatiale ; Paysage culturel ; Pologne ; Post-communisme ; Régression multiple ; Utilisation du sol ; Wielkopolska
  • and a Landscape. Transformation Ratio was then calculated. Multiple regression analysis then provided for the identification of factors influencing changes in the landscape to the greatest degree. This allowed us to compare the directions to land-use changes
  • Generalized additive models, graphical diagnostics, and logistic regression
  • Estimation ; Expansion method ; Fitting ; Methodology ; Model ; Regression analysis ; Statistics
  • Les AA. montrent le grand intérêt des modèles additifs généralisés. Une généralisation permet de nouvelles relations autres que celles de la régression multiple, non-linéaires et additives (y compris la régression logistique à réponse binaire
  • Environmental degradation ; Health ; Living conditions ; Model ; Multiple regression ; Poland ; Pollution ; Security
  • Conditions de vie ; Dégradation de l'environnement ; Modèle ; Pollution ; Pologne ; Régression multiple ; Santé ; Sécurité
  • Pollution is a security threat to the Polish population. Regression models confirm the negative influence of such factors as strenuous life conditions and catastrophic state of environmental pollution on the health status of the Polish population
  • Mississippi River regression equations
  • Action anthropique ; Analyse de corrélation multiple ; Analyse de régression ; Caractéristique ; Cours d'eau ; Ecoulement ; Etats-Unis ; Evolution ; Géographie physique ; Géomorphométrie ; Lit fluvial ; Mississippi, fleuve ; Prévision
  • Essai de prévision des changements du lit fluvial du Mississippi par analyse de corrélation multiple sur un certain nombre de paramètres: longueur du chenal, débit moyen, pente du cours d'eau, pente du lit, sinuosité du fleuve, largeur moyenne
  • Estimation de la statistique de multiplication du premier étage d'un photomultiplicateur à dynodes
  • Starting from the histogram of a random variable Y, the law of Y being of the form y (x) = g (x) k (x, x) dx, with k (x x) known, the function g (x) is estimated by simultaneous use of regression by correspondence analysis and by regression
  • Acid rain ; Anhui ; Chemical erosion ; China ; Forest ; Geochemistry ; Model ; Multiple regression ; Pedogenesis ; Subtropical zone ; Watershed ; Weathering
  • Anhui ; Bassin-versant ; Chine ; Erosion chimique ; Forêt ; Géochimie ; Modèle ; Météorisation ; Pluie acide ; Pédogenèse ; Régression multiple ; Zone subtropicale
  • Bosque ; China ; Cuenca hidrográfica ; Erosión química ; Geoquímica ; Lluvia ácida ; Meteorización ; Modelo ; Pedogénesis ; Regresión múltiple ; Zona subtropical
  • that acid precipitation is very severe in the FXZ forested watershed. A proposed model that quantitatively describes weathering and soil formation rates is a combined product of rainfall amount and air temperature resulting from multiple regressions, which
  • In this study, rates of weathering and soil formation on granite and their dependences on acid precipitation were studied in a small forested watershed, Fengxingzhuang (FXZ), in subtropical China using geochemical mass balance equations and multiple
  • regression analysis. Atmospheric input from wet and dry deposition, and stream output through runoff were monitored from March, 2007 to February, 2010. The physical and chemical properties of soil and granite rock were also determined. The results show
  • improves the prediction from simple linear regression.