Statistique de Ripley et processus ponctuels

Description

Analyse spatiale en ¶ecologie Modeles de processus ponctuels Statistique de Ripley et processus de Poisson homogene Perspectives
Statistique de Ripley et processus
ponctuels
Gabriel Lang et Eric Marcon
UMR MIA,
UMR EcoFoG,
AgroParisTech
4 mai 2009
Gabriel Lang et Eric Marcon UMR MIA, UMR EcoFoG, AgroParisTech
Statistique de Ripley et processus ponctuelsAnalyse spatiale en ¶ecologie Modeles de processus ponctuels Statistique de Ripley et processus de Poisson homogene Perspectives
Plan
Analyse spatiale en ¶ecologie
Modeles de processus ponctuels
Statistique de Ripley et processus de Poisson homogene
Perspectives
Gabriel Lang et Eric Marcon UMR MIA, UMR EcoFoG, AgroParisTech
Statistique de Ripley et processus ponctuelsAnalyse spatiale en ¶ecologie Modeles de processus ponctuels Statistique de Ripley et processus de Poisson homogene Perspectives
M¶ethodes d’analyses de r¶epartitions spatiales en
¶ecologie
Gabriel Lang et Eric Marcon UMR MIA, UMR EcoFoG, AgroParisTech
Statistique de Ripley et processus ponctuelsAnalyse spatiale en ¶ecologie Modeles de processus ponctuels Statistique de Ripley et processus de Poisson homogene Perspectives
Motivations
I Questions pos¶ees par les ¶ecologues :
r¶epartitions spatiales / agr¶egats / interactions
I D¶eveloppement des modeles de processus ponctuels sur le
plan.
I Techniques de d¶emonstration de d¶ependance faible
Gabriel Lang et Eric Marcon UMR MIA, UMR EcoFoG, AgroParisTech
Statistique de Ripley et processus ponctuelsAnalyse ...

Sujets

• Homonymie
• Institut des sciences et industries du vivant et de l'environnement
• Perspectives de la Chine comme superpuissance potentielle
• Hypothèse kourgane
• Seconde Guerre mondiale
• Organisation européenne de la recherche et du traitement du cancer

Informations

• Publié par: Jorop
• Nombre de lectures: 142
• Langue: Français

Extrait

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nAlasyepstaaielnece´logoeiM Motivations G S a t b a r t i i e s l it L q a u n e oe`delsedrpoecsssupnotceusltStasiituqeediRlpyeterpoecsssuedoPsiosnohome`geneP I Questionspose´esparlese´cologues: re´partitionsspatiales/agre´gats/interactions I De´veloppementdesmode`lesdeprocessusponctuelssurle .nalp I Techniquesdede´monstrationdede´pendancefaible g d e e t R E i r p i l c ye M e a t cr p o r n oecsssupnotceusl srpceitv UMRMIA,UMREcoFoG,AgroParisTech se

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nAlasyepstaaielnece´logoeioMe`delsedrpoecsssupnotcu Mesuredel’agre´gation G S a t b a r t i i e s l it lestStasiituqeediRlpyeterpoecsssuedoPsiosnohome`genP Oncalculelenombredevoisinsdechacundespointsdansun cerclederayonr.Onfaitvarierr(statistiquedeRipley).On compareavecladensite´moyenne. L q a u n e g d e e t R E i r p i l c ye M e a t cr p o r n oecsssupnotceusl repsceitv UMRMIA,UMREcoFoG,AgroParisTech se

nAlasyepstaaielnece´logoeioMe`delsedrpoecsssupnotceusltStasiituqeediRlpyeterpoecsssuedoPsiosnohomg StatistiquedeRipley SoitAunpave´duplanetmlamesuredeLebesguesurle :nalp FonctionKdeRipley X K ˆ (r)= 11{kx−yk≤r} m(A) x6=y,{x,y}⊂S ρ(x)ρ(y) G S a t b a r t i i e s l it Silare´partitionest”ale´atoire”: K(r)'πr 2 FonctionLdeRipley s L ˆ (r)= K ˆ (r) −r π L q a u n e g d e e t R E i r p i l c ye M e a t cr p o r n oecsssupnotceusl ne`eePsrpceitv UMRMIA,UMREcoFoG,AgroParisTech se

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