
Une modélisation de données spatio-temporelles par modèles AR spatiaux
Illig, Aude (2006), Une modélisation de données spatio-temporelles par modèles AR spatiaux, Journal de la Société française de statistique, 147, 4, p. 47-64
Type
Article accepté pour publication ou publiéDate
2006Journal name
Journal de la Société française de statistiqueVolume
147Number
4Publisher
Société française de statistiques
Pages
47-64
Metadata
Show full item recordAuthor(s)
Illig, AudeAbstract (FR)
Dans cette étude, nous montrons que les modèles AR spatiaux peuvent être des modèles adaptés à l'étude de données spatio-temporelles de températures dans l’océan Pacifique et que ces modèles permettent des calculs simples et rapides des prédicteurs qui conduisent ensuite à la prévision de certains phénomènes océanographiques. Afin d’identifier les paramètres de modèles AR(p) quadrantaux, nous établissons pour des innovations différences de martingales, les propriétés asymptotiques d’estimateurs construits à l’aide des équations de Yule-Walker. De ces propriétés, nous déduisons un test statistique pour déterminer l’ordre p et obtenons ensuite des estimations pour les coefficients auto-régressifs et la variance des innovations.Abstract (EN)
In the context of space-time datas, we study sea surface temperatures in Pacific Ocean with spatial AR models. These models allow straightforward computations of predictors and then give predictions of some oceanographic phenomenons. For quadrantal-type spatial AR(p) model identification, asymptotic properties of estimators derived from the Yule-Walker equations are obtained for martingale differences innovations. Then, from these properties, a statistical test to determine the order p is built and estimates of the auto-regressive coefficients and the innovations variance are also obtained.Subjects / Keywords
Modèles AR spatiaux; space-time datas; équations de Yule-Walker; sélection d’ordre; estimation des coefficients auto-régressifs; prédiction; données spatio-temporelles; Spatial AR models; Yule-Walker equations; order selection; auto-regressive coefficients estimates; predictionRelated items
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