Analyse des données spatiales et temporelles


Crédits : 4 ECTS

Durée : 36 heures

Semestre : S9

Responsable(s) :

 Olivier DECK, Professeur,  olivier.deck@mines-nancy.univ-lorraine.fr,

Marianne CONIN, Maître de Conférences,  marianne.conin@mines-nancy.univ-lorraine.fr

Mots clés : exploration et visualisation des données - analyse statistique - modélisation et prévision - séries chronologiques, géostatistique

Pré requis : bases de statistique, loi normale, test d'hypothèse

Objectif général : Apprendre à analyser des données spatiales et temporelles au moyen de méthodes classiques, associant compréhension des méthodes/hypothèses mathématiques et méthodologies pour une application pragmatique.

Ce cours n’est pas ouvert aux élèves du département GIMA.

Programmes et contenus :

  • 2 séances sont consacrées à la régression linéaire multiple.

    Sont enseignées ou révisées les notions de coefficient de corrélation, intervalle de confiance des estimations, tests d'hypothèses sur la significativité des paramètres du modèle, identification des individus atypiques et test de normalité des résidus ;

  • 3 séances sont consacrées à l'analyse des séries chronologiques.

    L’objectif est d’aborder trois techniques d’analyse des séries chronologiques : par décomposition, par lissage exponentiel, par processus ARIMA/SARIMA. On verra également comment prendre en compte un modèle d’intervention. Ex. de données étudiées : évolution en fonction du temps du trafic aérien, évolution en fonction du temps des hauteurs de l’océan, évolution en fonction du temps des déplacements d’un  barrage, évolution en fonction du temps des ventes d’un produit, etc.


  • 5  séances sont consacrées à géostatistique pour l'analyse des données spatiales 

    L’objectif est de comprendre et d’être capable d’analyser des données structurées spatialement afin de caractériser les corrélations spatiales et en tenir compte dans des processus d’estimation et de cartographie de données. Sont abordées les notions de variogramme modèle ou expérimental (Support, Anisotropie, Voisinage, Variances d’estimation), estimation locale, Krigeage, Géostatistique non linéaire et multivariables.

    Ex. de données traitées : répartition spatiale de données de fracturations, de teneurs en uranium, de l’activité sismique, données d’altitudes topographiques, données Bathymétriques - d’autres applications environnementales seront également proposées. Ce cours intègre une intervention sur 1séance de Yvon Desnoyers (promo 2008, ing. chez GeoVariances).


  • 2 séances de test et réponse aux questions

Cet enseignement est également un cours obligatoire du Master Génie Civil, parcours Géotechnique & Risques et du Master Sciences de la Terre Planètes Environnement, parcours Génie Minier & Risques.


Compétences : 

Niveaux

Description et verbes opérationnels

Connaître 

les méthodes et outils d'analyse de données spatiales et temporelles

Comprendre 

les hypothèses et principes mathématiques fondant ces méthodes d'analyses de données

Appliquer 

ces méthodes à des exemples simples, ne nécessitant aucun traitement préliminaire

Analyser 

des jeux de données complexes afin d'identifier les modifications à apporter pour permettre l'application pertinente de ces méthodes

Synthétiser

les résultats issus de logiciels d'analyse de données afin d'en extraire les éléments essentiels en vue d'une application opérationnelle

Évaluer

la pertinence d'application d'une méthode particulière en fonction des spécificités du jeu de données et de la problématique traitée

Évaluations :

  • Test écrit
  • Contrôle continu
  • Oral, soutenance
  • Projet
  • Rapport