Abstract : 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.
Résumé : 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.