Download Analyse statistique des risques agro-environnementaux: by David Makowski PDF

By David Makowski

Conçu comme un véritable manuel pratique, ce livre est une creation 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 :

• l. a. 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. verbal exchange 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.

Show description

Read or Download Analyse statistique des risques agro-environnementaux: Etudes de cas PDF

Best mathematical & statistical books

An Intermediate Guide to SPSS Programming: Using Syntax for Data Management

An Intermediate consultant to SPSS Programming: utilizing Syntax for facts administration introduces the most important projects of information administration and provides strategies utilizing SPSS syntax. This ebook fills a huge hole within the schooling of many scholars and researchers, whose coursework has left them unprepared for the knowledge administration matters that confront them after they start to do self sufficient study.

Statistical Analysis of Network Data with R

Networks have permeated daily life via daily realities just like the web, social networks, and viral advertising and marketing. As such, community research is a crucial development sector within the quantitative sciences, with roots in social community research going again to the Nineteen Thirties and graph idea going again centuries.

Contributions to Sampling Statistics

This publication features a collection of the papers awarded on the ITACOSM 2013 convention, held in Milan in June 2013. it really is meant as a global discussion board of clinical dialogue at the advancements of concept and alertness of survey sampling methodologies and purposes in human and typical sciences.

Additional info for Analyse statistique des risques agro-environnementaux: Etudes de cas

Example text

La performance d’un test statistique se mesure par les probabilités d’erreurs de type I et II. Ces probabilités dépendent de plusieurs facteurs, notamment du plan d’expériences (nombre de mesures, précision des mesures, organisation de l’expérimentation) de l’hypothèse testée et du type de test réalisé. En général, la probabilité de l’erreur de type I est fixée par la personne qui réalise le test, souvent à 1% ou à 5%. La probabilité d’erreur de type II est par contre difficile à déterminer ; elle dépend du vrai état du système, qui est par nature inconnu, mais également de la qualité des expérimentations.

Odc) 3. Modèles statistiques et évaluation des risques 39 set(alpha) set(prec) beg(5000) update(25000) coda(alpha) stats(*) Les deux premières instructions du fichier script permettent d’afficher la fenêtre des résultats et d’initialiser le générateur de nombres pseudo-aléatoires. L’instruction check permet de vérifier la syntaxe du modèle, l’instruction data permet de lire les données et inits de lire les valeurs initiales. L’instruction set est utilisée pour déterminer le type de résultat qui sera conservé, ici α0 , α2 et l’inverse de la variance des erreurs (la précision).

Modèles statistiques et évaluation des risques 47 modèles. Le poids d’Akaike est compris entre zéro et un. 5 × (AICk − AIC min) k=1 où AIC min est la valeur minimale d’AIC parmi les K modèles testés. Le poids d’Akaike d’un modèle est d’autant plus grand que son AIC est proche de celui du meilleur modèle, c’est-à-dire du modèle ayant le plus petit AIC. 3. Le poids associé au modèle M1 est très proche de zéro. 5. 66x2 . Ce modèle correspond approximativement à la moyenne des modèles M2 et M3 car le poids de M1 est négligeable.

Download PDF sample

Rated 4.07 of 5 – based on 5 votes