Analyse statistique des risques agro-environnementaux: by David Makowski

By David Makowski

Conçu comme un véritable manuel pratique, ce livre est une advent aux méthodes statistiques les plus couramment utilisées pour l’analyse des risques agro-environnementaux. Celles-ci peuvent être regroupées au sein de trois grandes sections :

• los angeles modélisation des risques en fonction de facteurs environnementaux et anthropiques (modèle linéaire, modèle linéaire généralisé, modèle non linéaire, modèle hiérarchique, régression quantile) ;

• L’optimisation de décisions ou de règles de décision pour mieux gérer les risques, en intégrant des variables décisionnelles dans les modèles (optimisation de seuils de décision, optimisation par simulation, analyses ROC) ;

• L’analyse et l. a. conversation des incertitudes associées aux modèles (estimation et description de distributions de probabilité, assimilation de données, examine de sensibilité).

L’utilisation de chaque méthode est illustrée par une ou plusieurs purposes � des problèmes concrets (pollution de l’eau par les nitrates, invasion par des espèces nuisibles, flux de gènes d’une tradition OGM vers une tradition non OGM, etc.). Les programmes informatiques R ou WinBUGS utilisés dans les exemples sont présentés et commentés en détail. A los angeles fin de chaque chapitre, des exercices permettront aux lecteurs de tester leur compréhension des méthodes étudiés.

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2 Choix des équations L’objectif de l’étape ii est de définir une ou plusieurs équations candidates pour relier les variables d’entrée aux variables de sortie. Différents types d’équation peuvent être définis incluant un nombre de paramètres plus ou moins grand. Le modélisateur est souvent tenté de définir une équation très complexe qui semble satisfaisante sur le plan biologique. Il est souvent plus pertinent de définir plusieurs équations avec des niveaux de complexité contrastés. Le choix final est alors fait lors de l’étape iv ou avec des techniques de sélection de modèles.

Deux variables d’entrée sont considérées, X1 et X2 . La variable X1 est une mesure de transmittance réalisée sur un échantillon de feuilles de blé avec le chlorophyl meter Minolta (SPAD) selon la méthode proposée par Le Bail et al. (2005). La variable X2 est une mesure de l’indice de nutrition azotée du blé (INN) à floraison, définie par Justes et al. (1994). Les deux types de mesure peuvent être réalisés avant la récolte et permettent donc d’anticiper le niveau de qualité d’une récolte de blé. La mesure SPAD est cependant nettement plus facile à réaliser en pratique que la mesure INN.

Selon le test de Student. 1 présente les valeurs estimées des paramètres des trois modèles ainsi que les écarts types des estimateurs, qui donnent une information sur la précision des valeurs estimées. 1 présente également les résultats du test de Student appliqué à chaque paramètre. Dans ce test, l’hypothèse nulle est que le paramètre en question est égal à 0. Le résultat du test permet d’évaluer si les valeurs estimées sont significativement différentes de zéro ou si les effets peuvent être attribués aux erreurs d’observation et au hasard de l’échantillonnage.

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