Aller au contenu principal

Autocorrélation et régressions spatiales dans R


Du 19 au 21 juin 2018 

9h-17h


Objectifs

Ce cours vise quatre objectifs principaux :

  • Comprendre les notions d’autocorrélation et de dépendances spatiales;
  • Comprendre de nombreux modèles de régression spatiales à la fois pour des variables dépendantes continue, dichotomique ou Poisson;
  • Mettre en œuvre ces modèles dans R.
Formateurs

P. ApparicioPhilippe Apparicio, Ph.D., est géographe et professeur titulaire au Centre Urbanisation Culture Société de l’INRS. Il est aussi titulaire de la Chaire du Canada sur l’équité environnementale et la ville. Ses intérêts de recherche couvrent la justice environnementale, l’exposition aux pollutions atmosphérique et sonore. Ses champs d’expertise méthodologiques sont principalement les systèmes d’information géographique, l’analyse spatiale et les méthodes quantitatives.

Jérémy Gelb, candidat au doctorat en études urbaines de l’INRS.

Frais d’inscription

180 $ -  Étudiant ou postdoctorant 
(utilisateur des données du CIQSS**)

240 $  -  Étudiant ou postdoctorant
(inscrit dans une université membre du CIQSS*)

360 $  -  Étudiant ou postdoctorant
(inscrit dans une université non membre du CIQSS)

360 $ -  Professeur et/ou chercheur dans une université
(université membre du CIQSS*)

480 $  -  Autre
(autre institution)

Ces tarifs doivent être payés en ligne par carte de crédit. Les taxes provinciales et fédérales seront facturées en sus.

Inscription

Un minimum de 15 participants est requis pour la tenue de l’atelier (maximum 15). Les participants inscrits seront remboursés si le nombre minimum de participants n’est pas atteint.

Notes

* Universités membres du CIQSS : Université de Montréal, Université McGill, Université Concordia, UQAM, INRS-UCS, Université de Sherbrooke, Université Laval, Université du Québec à Montréal et l'Université du Québec.

** Les utilisateurs ont un projet au CIQSS ou ont fait une demande d’accès aux données hébergées au CIQSS.

Type
École d'été
Date
Date de fin
Date limite d'inscription