Modélisation bayésienne hiérarchique pour l'écologie et la recherche environnementale

Les modèles hiérarchiques bayesiens (MHB) sont à présent largement utilisés en écologie et dans les sciences de l'environnement. L'intérêt de ces disciplines pour les MHB est dû à leurs caractéristiques. Ce sont des approches flexibles permettant de décomposer la complexité des phénomènes biologiques en une série de sous modèles plus simples. Les hypothèses classiques d'indépendance sont ainsi remplacées par des hypothèses d'indépendance conditionnelle. Les MHB s'appuient sur des méthodes d'inférence robustes rendues accessibles à des non statisticiens par des logiciels tels que WinBugs. Enfin, le cadre bayesien offre l'avantage d'incorporer des connaissances a priori sous diverses formes, ce qui est particulièrement adapté à la recherche en biologie. L'objectif de cet exposé est de présenter au travers de deux exemples, tirés de l'écologie et des sciences de l'environnement l'utilisation des HBM et de discuter de ses avantages et de ses limitations.

Bibliographic Details

Main Authors:	Mortier, Frédéric, Chagneau, Pierrette, Etienne, Marie-Pierre, Picard, Nicolas, Piou, Cyril, Rossi, Vivien
Format:	conference_item biblioteca
Language:	fre
Published:	s.n.
Subjects:	U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, P01 - Conservation de la nature et ressources foncières, F40 - Écologie végétale, modélisation environnementale, écologie, biodiversité, gestion de l'environnement, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_9000056, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_2467, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_33949, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_37875,
Online Access:	http://agritrop.cirad.fr/562075/ http://agritrop.cirad.fr/562075/1/document_562075.pdf
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