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Analyse statistique des risques agro-environnementaux.. Étude de cas
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- Nombre de pages162
- FormatPDF
- ISBN978-2-8178-0251-0
- EAN9782817802510
- Date de parution05/09/2011
- Copier CollerNon Autorisé
- Protection num.Adobe DRM
- Taille3 Mo
- Infos supplémentairespdf
- ÉditeurSpringer Paris
Résumé
Conçu comme un véritable manuel pratique, ce livre est une introduction 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. La 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 la communication des incertitudes associées aux modèles (estimation et description de distributions de probabilité, assimilation de données, analyse de sensibilité).
L'utilisation de chaque méthode est illustrée par une ou plusieurs applications à des problèmes concrets (pollution de l'eau par les nitrates, invasion par des espèces nuisibles, flux de gènes d'une culture OGM vers une culture non OGM, etc.). Les programmes informatiques R ou WinBUGS utilisés dans les exemples sont présentés et commentés en détail. À la fin de chaque chapitre, des exercices permettront aux lecteurs de tester leur compréhension des méthodes étudiées.
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 la communication des incertitudes associées aux modèles (estimation et description de distributions de probabilité, assimilation de données, analyse de sensibilité).
L'utilisation de chaque méthode est illustrée par une ou plusieurs applications à des problèmes concrets (pollution de l'eau par les nitrates, invasion par des espèces nuisibles, flux de gènes d'une culture OGM vers une culture non OGM, etc.). Les programmes informatiques R ou WinBUGS utilisés dans les exemples sont présentés et commentés en détail. À la fin de chaque chapitre, des exercices permettront aux lecteurs de tester leur compréhension des méthodes étudiées.
Conçu comme un véritable manuel pratique, ce livre est une introduction 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. La 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 la communication des incertitudes associées aux modèles (estimation et description de distributions de probabilité, assimilation de données, analyse de sensibilité).
L'utilisation de chaque méthode est illustrée par une ou plusieurs applications à des problèmes concrets (pollution de l'eau par les nitrates, invasion par des espèces nuisibles, flux de gènes d'une culture OGM vers une culture non OGM, etc.). Les programmes informatiques R ou WinBUGS utilisés dans les exemples sont présentés et commentés en détail. À la fin de chaque chapitre, des exercices permettront aux lecteurs de tester leur compréhension des méthodes étudiées.
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 la communication des incertitudes associées aux modèles (estimation et description de distributions de probabilité, assimilation de données, analyse de sensibilité).
L'utilisation de chaque méthode est illustrée par une ou plusieurs applications à des problèmes concrets (pollution de l'eau par les nitrates, invasion par des espèces nuisibles, flux de gènes d'une culture OGM vers une culture non OGM, etc.). Les programmes informatiques R ou WinBUGS utilisés dans les exemples sont présentés et commentés en détail. À la fin de chaque chapitre, des exercices permettront aux lecteurs de tester leur compréhension des méthodes étudiées.
