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(Article of periodic en Anglais - 2013)

Document title

Developing spatial weight matrices for incorporation into multiple linear regression models : an example using grizzly bear body size and environmental predictor

Authors(s) and Affiliation(s)

TIMMINS T.L. ; HUNTER A.J.S. ; CATTET M.R.L. ; STENHOUSE G.B. ;

Abstract

On développe un modèle spatial autorégressif qui relie la longueur du corps de l'ours grizzli avec des variables prédictives de l'environnement dans les montagnes Rocheuses de l'Alberta, Canada. Modélisation de la dépendance spatiale. L'intégration de pondérations spatiales correspondant aux modèles SAR améliore l'ajustement et augmente l'importance des paramètres estimés par rapport au modèle linéaire. Examiner la dépendance spatiale dans les modèles de régression est important si l'on veut explorer la pertinence d'une base de sondage, les variables prédictives et la forme du modèle.

Source

Article of periodic

published at : Geographical analysis / ISSN 0016-7363

Editor : Ohio State University Press, Columbus, OH - ETATS-UNIS (1969)

Millesime : 2013, vol. 45, no4 [pp. 359-379]

Bibliographic references : 3 p.

Collation : 7 fig., 5 tabl., équations

Language

Anglais

INIST-CNRS, Cote INIST : 17078

Digital Object Identifier

Go to electronic document thanks to its DOI : doi:10.1111/gean.12019

Tous droits réservés © Prodig - Bibliographie Géographique Internationale (BGI), 2013
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