LEADER 05618nam 2200649 450 001 9910779044003321 005 20220601173429.0 010 $a1-280-78591-8 010 $a9786613696304 010 $a2-8178-0251-9 035 $a(CKB)2550000000097477 035 $a(EBL)884501 035 $a(OCoLC)779468301 035 $a(SSID)ssj0000878451 035 $a(PQKBManifestationID)11454310 035 $a(PQKBTitleCode)TC0000878451 035 $a(PQKBWorkID)10850650 035 $a(PQKB)11477132 035 $a(MiAaPQ)EBC884501 035 $a(MiAaPQ)EBC6717020 035 $a(Au-PeEL)EBL6717020 035 $a(PPN)159082889 035 $a(EXLCZ)992550000000097477 100 $a20220601d2011 uy 0 101 0 $aspa 135 $aur|n|---||||| 181 $ctxt 182 $cc 183 $acr 200 10$aAnalyse statistique des risques agro-environnementaux $eetudes de cas /$fby David Makowski, Herve Monod 210 1$aParis :$cSpringer,$d[2011] 210 4$dİ2011 215 $a1 online resource (171 p.) 225 1 $aCollection Statistique et probabilites appliquees 300 $aDescription based upon print version of record. 311 $a2-8178-0250-0 320 $aIncludes bibliographical references and index. 327 $aTitle Page; Copyright Page; Collection Statistique et probabilite?s applique?es dirige?e par Yadolah Dodge; Avant-propos; Table of Contents; Chapitre 1 Introduction; Chapitre 2 Notions de base; 2.1 Variables ale?atoires et lois de probabilite?; 2.1.1 Variable ale?atoire; 2.1.2 Variables ale?atoires discre?tes; 2.1.3 Variables ale?atoires continues; 2.1.4 Valeurs caracte?ristiques d'une variable ale?atoire; 2.1.5 De?pendance entre variables ale?atoires; 2.2 La notion de mode?le en statistique; 2.2.1 Description; 2.2.2 Fonction de vraisemblance d'un mode?le statistique; 2.3 Infe?rence statistique 327 $a2.3.1 Approche fre?quentiste et approche baye?sienne2.3.2 Estimateur; 2.3.3 Test statistique et intervalle de confiance; 2.3.4 Infe?rence baye?sienne; 2.4 Les quatre e?tapes de la mode?lisation; 2.4.1 De?finition des variables; 2.4.2 Choix des e?quations; 2.4.3 Estimation des parame?tres; 2.4.4 E?valuation des mode?les; 2.4.5 Importance de la planification expe?rimentale; 2.5 Exercices; Chapitre 3 Mode?les statistiques ete?valuation des risques; 3.1 Mode?le line?aire; 3.1.1 De?finition; 3.1.2 Ge?ne?ralite? du mode?le line?aire; 3.1.3 Estimation des parame?tres; 3.1.4 E?valuation et limites du mode?le line?aire 327 $a3.1.5 Exemple : pre?diction de la teneur en azote et de la teneur en prote?ines des grains de ble?3.2 Mode?le line?aire ge?ne?ralise?; 3.2.1 De?finition; 3.3 Mode?le non line?aire; 3.3.1 De?finition; 3.4 Mode?le hie?rarchique; 3.4.1 De?finition et inte?re?t; 3.4.2 Exemple : reliquat d'azote dans le sol a? la re?colte; 3.4.3 Exemple : variabilite? intra-parcellaire des densite?s de mauvaises herbes; 3.5 Estimation de valeurs extre?mes parr e?gression quantile; 3.5.1 De?finition; 3.5.2 Exemple : risque de scle?rotinia du colza; 3.6 Exercices; Chapitre 4 Optimisation des de?cisions et gestion des risques 327 $a4.1 Les quatre e?tapes de l'optimisation4.1.1 Pre?sentation; 4.1.2 Exemple : de?termination d'une tempe?rature optimale pour le traitement thermique du bois destine? a? l'exportation; 4.2 Optimisation d'une re?gle de de?cision binaire par analyse ROC; 4.2.1 Introduction; 4.2.2 Re?gle de de?cision binaire et ses deux types d'erreur; 4.2.3 Estimation et e?valuation par la me?thode ROC; 4.2.4 Exemple : gestion du risque d'invasion par les mauvaises herbes; 4.2.5 Exemple : gestion du risque de scle?rotinia du colza; 4.3 Optimisation d'une variable de?cisionnelle par simulation; 4.3.1 Me?thode 327 $a4.3.2 Exemple : calcul de doses optimales d'engrais4.4 Exercices; Chapitre 5 Analyse et communication de l'incertitude; 5.1 Les diffe?rents types d'incertitude et leurs conse?quences; 5.2 De?crire l'incertitude par des distributions de probabilite?; 5.2.1 Objectif; 5.2.2 Exemple base? sur des calculs analytiques : risque d'invasion par une espe?ce nuisible; 5.2.4 Exemple combinant un mode?le dynamique et des mesures en cours de saison : estimation du carbone du sol; 5.3 Calculer des indices de sensibilite?; 5.3.1 Objectifs et de?finitions 327 $a5.3.2 Exemple base? sur des simulations de Monte-Carlo : reliquat d'azote mine?ral dans le sol 330 $aCet ouvrage constitue un manuel pratique qui s'adresse aux ing nieurs, scientifiques et tudiants travaillant sur les risques agro-environnementaux. Il constitue une bonne introduction aux principaux types de mod le et aux principales m thodes statistiques utiles pour l analyse de ces risques. L utilisation de chaque m thode est illustr e par une ou plusieurs applications traitant de probl mes concrets (pollution de l eau par les nitrates, invasion par des esp ces nuisibles, flux de g nes d une culture OGM vers une culture non OGM etc.). Les programmes informatiques utilis?'s pour d velopper le 410 0$aCollection Statistique et probabilite?s applique?es. 606 $aAgriculture$xRisk management 615 0$aAgriculture$xRisk management. 676 $a630.681 700 $aMakowski$b David$f1972-$0926057 702 $aMonod$b Herve 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910779044003321 996 $aAnalyse statistique des risques agro-environnementaux$93801641 997 $aUNINA