GWR, MAUP et lissage par potentiels
Résumé
Geographically Weighted Regression (GWR) enables the modeling of spatially varying relationships. However, it is very sensitive to the Modifiable Areal Unit Problem (MAUP). Using a theoretical example, this article first demonstrates the strengths and weaknesses of this technique, then suggests a possible solution: the pre-treatment of data by potential smoothing. finally, a practical application to the European Union is briefly presented.
La régression géographiquement pondéréee (GWR selon l'acronyme anglais) permet la médélisation de la variation spatiale des relations entre phénomènes. Elle est toutefois particulièrement sensible au MAUP (Modifiable Areal Unit Problem). A travers un exemple théorique, cet article vise d'abord à montrer l'intérêt comme les faiblesses de la méthode, puis à proposer une piste de solution : le lissage préalable des données par potentiels gaussiens. Finalement, une application concrète à l'Union européenne est brièvement présentée.