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URL:https://www.i2m.univ-amu.fr/evenements/une-extension-du-krigeage-fonct
 ionnel-quand-les-observations-sont-des-courbes-multiples-considerations-te
 chniques-et-solutions-operationnelles/
SUMMARY: (...): Une extension du krigeage fonctionnel quand les observation
 s sont des courbes multiples : considérations techniques et solutions op
 érationnelles
DESCRIPTION:: Le krigeage est une méthode d'interpolation de données spat
 iales. Après avoir rappelé les bases théoriques de cette méthode lorsq
 ue les données spatiales se présentent sous forme de courbes\, nous en p
 roposons une extension lorsqu'on dispose d'une covariable fonctionnelle. A
  partir d'un exemple pris sur des données climatiques (courbes de tempér
 ature et précipitation en France)\, nous tenterons d'apporter des éléme
 nts de réponse au problème suivant. Sur des stations d'un domaine spatia
 l\, deux variables fonctionnelles sont observées\, parfois simultanément
 \, parfois seules :-- Peut-on prévoir une variable fonctionnelle\, ou l'a
 utre\, ou les deux courbes\, sur des stations qui n'ont pas été échanti
 llonnées?-- Comment utiliser l'information donnée par une covariable\, s
 ur quelques stations seulement\, pour la prévision d'une variable à un e
 ndroit où elle est manquante?-Nous discuterons des problèmes théoriques
  soulevés par ces questions et proposerons un certain nombre de solutions
  opérationnelles.-Ref : D. Nerini\, C. Manté & P. Monestiez\, Extending 
 functional kriging when data are multivariate curves : some technical cons
 iderations and operational solutions\, in Geostatistics for Functional Dat
 a\, Wiley Series in Probability & Statistics\, Submitted (2017)-http://www
 .mio.univ-amu.fr/~nerini/
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