Modélisation de données spatiales et spatio-temporelles : une approche bayésienne s'adresse aux statisticiens, aux étudiants et chercheurs en économie sociale quantitative et en santé publique qui travaillent avec des données spatiales et spatio-temporelles sur de petites zones. Il suppose une base en théorie statistique jusqu'au modèle de régression linéaire standard. L'ouvrage compare la modélisation économétrique hiérarchique et spatiale, fournissant à la fois un ouvrage de référence et un manuel pédagogique avec des exercices dans chaque chapitre. L'ouvrage propose une approche bayésienne complète de la théorie statistique sous-jacente, avec des chapitres consacrés à des applications concrètes. L'ouvrage inclut les codes WinBUGS et R, et tous les jeux de données sont disponibles en ligne. La première partie aborde les questions fondamentales liées à la modélisation de données spatiales et spatio-temporelles. La deuxième partie se concentre sur la modélisation de données spatiales transversales et commence par décrire les méthodes exploratoires qui guident le processus de modélisation. Viennent ensuite deux chapitres théoriques sur les modèles bayésiens et un chapitre sur les applications. Deux chapitres suivent sur la modélisation économétrique spatiale, l'un décrivant différents modèles, l'autre leurs applications concrètes. La troisième partie aborde la modélisation des données spatio-temporelles, en introduisant d'abord les modèles pour les séries chronologiques. Des méthodes exploratoires permettant de détecter différents types d'interactions spatio-temporelles sont présentées, suivies de deux chapitres sur la théorie des modèles spatio-temporels séparables (sans interaction spatio-temporelle) et inséparables (avec interaction spatio-temporelle). Un chapitre sur les applications comprend : l'évaluation d'une intervention politique ; l'analyse de la dynamique temporelle des foyers de criminalité ; la surveillance des maladies chroniques ; et la recherche de preuves de contagion spatiale dans la propagation d'une maladie infectieuse. Un dernier chapitre suggère des orientations et des défis futurs. Langue : anglais