Les chaines de Markov (CM) sont dédiées à la modélisation de systèmes complexes mais dans plusieurs cas de prédiction spatio-temporelle, la modélisation de la composante temps est moins évidente. Le package rEMM de R présente une extension des (CM) pour intégrer la composante temps. En effet, en analyse spatio-temporelle, le « clustering spatial » néglige le fait que l’information dans le flux de données est non seulement caractérisée par la proximité des points(x,y) mais aussi par leur proximité temporelle. Les « Extended Markov Models » de rEMM sont dédiés à la modélisation des flux de données. Nous présenterons en R une étude de cas dans un contexte d’analyse de flux de déplacements de personnes.

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