{"text_format":"2","workbook":"xls","n_sheets":1,"sheets":["report2"],"not_rendered":{"charts":0,"images":0,"macros":0,"external_links":1,"defined_names":1,"comments":0,"pivot_tables":0},"unopened":[],"bounds":{"document_bytes":16777216,"sheet_cells":100000,"run_cost":"one","rows_first":2000,"rows_last":500,"rows_between":2000,"halvings":0,"cell_chars":16384,"cell_head_chars":4096},"cells_cut":0,"cells_raw":0,"read":"whole","date_system":"1900","formulas":"cached_only"}

{"sheet":"report2","index":0,"n_rows":25,"n_cols":5,"rows_kept":25,"cut":false,"hidden":false,"merged":[[0,2,0,3],[0,4,0,5],[1,2,1,3],[1,4,1,5],[2,2,2,3],[2,4,2,5],[3,2,3,3],[5,2,5,3],[8,2,8,3],[9,2,9,3],[10,2,10,3],[11,2,11,3],[12,2,12,3],[13,2,13,3],[17,2,17,3]],"flags":["formulas_cached_only"]}
[null,"1.","Record Nr.",null,"UNINA9910828087003321"]
[null,null,"Autore",null,"Makowski David <1972->"]
[null,null,"Titolo",null,"Analyse statistique des risques agro-environnementaux : etudes de cas / / by David Makowski, Herve Monod"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"Paris : , : Springer, , [2011]"]
[{"$nulls":4},"©2011"]
[null,null,"ISBN",null,"1-280-78591-8"]
[{"$nulls":4},"9786613696304"]
[{"$nulls":4},"2-8178-0251-9"]
[null,null,"Descrizione fisica",null,"1 online resource (171 p.)"]
[null,null,"Collana",null,"Collection Statistique et probabilites appliquees"]
[null,null,"Disciplina",null,"630.681"]
[null,null,"Soggetti",null,"Agriculture - Risk management"]
[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Spagnolo"]
[null,null,"Formato",null,"Materiale a stampa"]
[null,null,null,"Livello bibliografico","Monografia"]
[null,null,null,"Note generali","Description based upon print version of record."]
[null,null,null,"Nota di bibliografia","Includes bibliographical references and index."]
[null,null,"Nota di contenuto",null,"Title Page; Copyright Page; Collection Statistique et probabilités appliquées dirigée par Yadolah Dodge; Avant-propos; Table of Contents; Chapitre 1 Introduction; Chapitre 2 Notions de base; 2.1 Variables aléatoires et lois de probabilité; 2.1.1 Variable aléatoire; 2.1.2 Variables aléatoires discrètes; 2.1.3 Variables aléatoires continues; 2.1.4 Valeurs caractéristiques d'une variable aléatoire; 2.1.5 Dépendance entre variables aléatoires; 2.2 La notion de modèle en statistique; 2.2.1 Description; 2.2.2 Fonction de vraisemblance d'un modèle statistique; 2.3 Inférence statistique"]
[{"$nulls":4},"2.3.1 Approche fréquentiste et approche bayésienne2.3.2 Estimateur; 2.3.3 Test statistique et intervalle de confiance; 2.3.4 Inférence bayésienne; 2.4 Les quatre étapes de la modélisation; 2.4.1 Définition des variables; 2.4.2 Choix des équations; 2.4.3 Estimation des paramètres; 2.4.4 Évaluation des modèles; 2.4.5 Importance de la planification expérimentale; 2.5 Exercices; Chapitre 3 Modèles statistiques etévaluation des risques; 3.1 Modèle linéaire; 3.1.1 Définition; 3.1.2 Généralité du modèle linéaire; 3.1.3 Estimation des paramètres; 3.1.4 Évaluation et limites du modèle linéaire"]
[{"$nulls":4},"3.1.5 Exemple : prédiction de la teneur en azote et de la teneur en protéines des grains de blé3.2 Modèle linéaire généralisé; 3.2.1 Définition; 3.3 Modèle non linéaire; 3.3.1 Définition; 3.4 Modèle hiérarchique; 3.4.1 Définition et intérêt; 3.4.2 Exemple : reliquat d'azote dans le sol à la récolte; 3.4.3 Exemple : variabilité intra-"]
[{"$nulls":4},"parcellaire des densités de mauvaises herbes; 3.5 Estimation de valeurs extrêmes parr égression quantile; 3.5.1 Définition; 3.5.2 Exemple : risque de sclérotinia du colza; 3.6 Exercices; Chapitre 4 Optimisation des décisions et gestion des risques"]
[{"$nulls":4},"4.1 Les quatre étapes de l'optimisation4.1.1 Présentation; 4.1.2 Exemple : détermination d'une température optimale pour le traitement thermique du bois destiné à l'exportation; 4.2 Optimisation d'une règle de décision binaire par analyse ROC; 4.2.1 Introduction; 4.2.2 Règle de décision binaire et ses deux types d'erreur; 4.2.3 Estimation et évaluation par la méthode ROC; 4.2.4 Exemple : gestion du risque d'invasion par les mauvaises herbes; 4.2.5 Exemple : gestion du risque de sclérotinia du colza; 4.3 Optimisation d'une variable décisionnelle par simulation; 4.3.1 Méthode"]
[{"$nulls":4},"4.3.2 Exemple : calcul de doses optimales d'engrais4.4 Exercices; Chapitre 5 Analyse et communication de l'incertitude; 5.1 Les différents types d'incertitude et leurs conséquences; 5.2 Décrire l'incertitude par des distributions de probabilité; 5.2.1 Objectif; 5.2.2 Exemple basé sur des calculs analytiques : risque d'invasion par une espèce nuisible; 5.2.4 Exemple combinant un modèle dynamique et des mesures en cours de saison : estimation du carbone  du sol; 5.3 Calculer des indices de sensibilité; 5.3.1 Objectifs et définitions"]
[{"$nulls":4},"5.3.2 Exemple basé sur des simulations de Monte-Carlo : reliquat d'azote minéral dans le sol"]
[null,null,null,"Sommario/riassunto","Cet 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"]