268 pages - septembre 2022
ISBN papier : 9781789480474
ISBN ebook : 9781789490473

Code ERC :

PE1 Mathematics
PE1_14 Statistics
LS8 Ecology, Evolution and Environmental Biology

 
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L’étude des systèmes écologiques est souvent rendue difficile car certaines composantes échappent à une observation parfaite, comme les trajectoires d’animaux en mouvement ou la banque de graines des plantes. La modélisation statistique permet de traiter efficacement ces composantes cachées en utilisant le cadre des variables latentes, qui permet de modéliser une structure d’interaction sous-jacente entre les variables, d’inclure des effets aléatoires dans les modèles de régression ou d’effectuer une classification des données, autant de tâches utiles dans l’analyse des données écologiques.

Approches statistiques pour les variables cachées en écologie présente des travaux récents sur la modélisation statistique et l’estimation dans des modèles avec variables latentes. Ces études sont illustrées par des exemples écologiques impliquant différents types de variables latentes, à différentes échelles d’organisation, des individus aux écosystèmes.

Les lecteurs, qui ont accès aux données et aux codes R pour faciliter la compréhension des modèles, pourront ainsi adapter les outils d’inférence à leurs propres données.

1. Reconstruction de trajectoires et de comportements à partir de données de position
2. Identification des compromis évolutifs entre traits d’histoire de vie en milieu naturel
3. Démographie et distribution en conditions naturelles : les modèles de Markov cachés
4. Modélisation mécanistico-statistique en écologie
5. Des HMM pour estimer la dynamique de la banque de graines chez les plantes
6. Modèles à blocs latents pour la détection de structures dans les réseaux écologiques
7. Réduction de la dimension dans les modèles de distributions jointes d’espèces
8. Le modèle Poisson log-normal pour l’analyse de distributions jointes d’abondance
9. La régression linéaire généralisée sur composantes supervisées et ses extensions
10. Les modèles à équations structurelles pour l’étude des écosystèmes

Nathalie Peyrard

Nathalie Peyrard est directrice de recherche à l’INRAE à Toulouse. Ses recherches actuelles concernent la statistique computationnelle avec des applications en écologie.

Olivier Gimenez

Olivier Gimenez est directeur de recherche au CNRS au CEFE de Montpellier et travaille à l’interface de l’écologie animale, de la modélisation statistique et des sciences sociales.