Autocorrélation spatiale bayésienne
L'autocorrélation spatiale bayésienne intègre la dépendance spatiale directement dans un modèle hiérarchique bayésien. Une loi a priori autorégressive conditionnelle (CAR) encode l'attente que les zones voisines sont plus similaires que les zones éloignées, et l'inférence a posteriori est obtenue via MCMC. Cette approche est particulièrement précieuse dans la cartographie des maladies, l'écologie et la science régionale, où les estimations de petites zones nécessitent d'emprunter de la force aux voisins.
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Sources
- Besag, J., York, J., & Mollie, A. (1991). Bayesian image restoration, with two applications in spatial statistics. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 43(1), 1–20. DOI: 10.1007/BF00116466 ↗
- Gelfand, A. E., Diggle, P., Guttorp, P., & Fuentes, M. (Eds.). (2010). Handbook of Spatial Statistics. CRC Press. ISBN: 978-1420072877
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Spatial Autocorrelation Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/spatial-analysis/bayesian-spatial-autocorrelation
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