4 Modèles probit spatiaux pour une variable dépendante dichtonomique (en cours de rédaction)

Dans ce chapitre, nous décrirons les modèles probit spatiaux, très utiles lorsque la variable dépendante est une variable qualitative binaire.

Objectifs d’apprentissage visés dans ce chapitre

À la fin de ce chapitre, vous devriez être en mesure de :

comprendre les raisons motivant le choix d’un modèle d’économétrie spatiale avec une variable dépendante qualitative binaire;
mettre en pratique et interprétrer les résultats de ces deux types modèles spatiaux dans R.

Liste des packages utilisés dans ce chapitre

Pour importer et manipuler des fichiers géographiques :
- sf pour importer et manipuler des données vectorielles.
Pour construire des cartes et des graphiques :
- tmap est certainement le meilleur package pour la cartographie.
- ggplot2 et ggpubr pour construire des graphiques.
Pour construire des modèles spatiaux :
- spdep pour construire des matrices de pondération spatiales et calculer le I de Moran.
- Matrix pour construire des matrices de pondération spatiales peu denses.
- ProbitSpatial pour construire des modèles économétriques spatiaux avec variable dépendante binaire.

4.1 Bref retour sur le modèle probit

Exercice 1. À compléter

Complétez le code ci-dessous.

Correction à la section 11.4.1.

Exercice 2. À compléter

Complétez le code ci-dessous.

Correction à la section 11.4.2.

Exercice 3. À compléter

Complétez le code ci-dessous.

Correction à la section 11.4.3.