Mesure de Distance/ GEE et QIC

Bonjour,

J'aimerais extraire les distances séparant les points d'une carte (coordonnée x, y ou fichier asc.) afin de les exprimer sous forme de matrice. Cette matrice devant être une représentation de l'autororrélation spatiale de mes donnée que je souhaite inclure dans de future analyses, tel GEE et Moran's I.

Si quelqu'un pourrait me conseiller sur quel outil utiliser, ce serait apprécié.

Bernard

bonjour,

pourquoi pas une distance euclidienne (par défaut, c'est assez efficace)
associée à des formes de matrices de covariance particulière (sphérique,
circulaire, … en général, le choix dépend du semi-variogram).

Ensuite pour le transfert dans un GEE, il faudra trouver un soft qui accepte
des matrice de corrélation définies par l'utilisateur (c'est possible dans R,
STATA et SAS).

voir par exemple:
http://www3.interscience.wiley.com/journal/60501880/abstract?CRETRY=1&SRETRY=0
http://www.jstatsoft.org/v15/i02/paper


Pour le choix final de l’outil, il me semble que
SAS est plus flexible, mais R (via quelques ajustements) permet également de
faire ce type d’analyses (voir les packages spdep, nlme, gee, geepack, ape,
fields, yags).

Sinon, il y a un certain nombre de documents sur
le net. Par exemple, Schabenberger & Gotway (2005) proposent le code SAS associée
à leur livre sur les analyses spatiales (http://www.crcpress.com/e_products/downloads/download.asp?cat_no=C3227). Il y a également un article très intéressant sur le sujet dans Ecography de Carsten et al. (2007, annexe de l'article: www.ufz.de/data/Dormann-et-al_Methods-appendix6923.pdf).

sinon, il y a aussi des solutions baysiennes (voir notamment dans Schabenberger & Gotway 2005, et winbugs/openbugs pour le soft).

références:

Carsten F.Dormann, Jana M. McPherson, Miguel B. Arau´ jo, Roger Bivand, Janine Bolliger, Gudrun Carl, Richard G. Davies, Alexandre Hirzel, Walter Jetz, W. Daniel Kissling, Ingolf Ku¨hn, Ralf Ohlemu¨ ller, Pedro R. Peres-Neto, Bjo¨rn Reineking, Boris Schro¨der, Frank M. Schurr and Robert Wilson (2007)
Methods to account for spatial autocorrelation in the analysis of species
distributional data: a review, Ecography 30: 609628, 2007.

Schabenberger, O. & Gotway, C.A. (2005) Statistical methods: for spatial data analysis Chapman & Hall/CRC, Florida.

En espérant avoir aidé un peu

@++

pierre

Excellent, merci. Mes analyses ont bien avancées et j'arrive à compléter mes analyses avec la fonction gee (gee package) en introduisant la matrice de corrélation que j'ai extraite des distances et de la statistique de Moran.

Mon problème c'est que je n'obtient pas de QIC avec ce package. J'ai essayé d'inclure ma matrice de corrélation et faire tourner mes modèles avec la fonction yags (package yags) qui devrait me donner le QIC, mais j'ai de la misère à inclure ma matrice de corrélation dans cette fonction. Il y a très peu de documentation sur les scripts reliés à ce package. L'argument cor.met semble être une partie de la solution, mais...comme vous pouvez le constater:

gee12 <- yags(pres~Dim.1+Dim.2, family=binomial, corstr="fixed", cor.met=dista)
Erreur dans as.vector(x, mode) : argument 'mode' incorrect

ici, dista est la matrice de corrélation

Pouvez-vous me conseiller sur la manière dont je pourrais compléter ce script ou bien sur une autre approche me permettant de faire une sélection de modèle à partir des résultats obtenus de la fonction gee (ex: gee object, residus, p value et z-score, etc).

Sur ce, je vous remercie et vous souhaite une belle journée,
Bernard

bonjour,

en ce qui concerne la comparaison de modèle,
la library geepack propose une fonction 'anova'
associée aux modèles de type geeglm (sous-produit de la fonction 'gee' du package 'gee').

En ce qui concerne les gee spatialisés, il me semble qu'il n'y a pas de fonctions qui peremettent de faire directement ce type de modèle. Par contre, on peut s'inspirer de la fonction compar.gee de la library ape (Paradis, E et al.).


en espérant avoir aidé

@+

badox