Modélisation bayesienne hiérarchique à couche latente pour l'écologie et l'aide à la gestion des populations naturelles

Résumé : L'écologie des populations naturelles est régi par des phénomènes complexes. Pour avancer dans la compréhension des mécanismes en jeu à partir de données d'observations, la modélisation bayesienne hiérarchique à couche latente est un cadre méthodologique de plus en plus utilisé. Il permet de représenter les processus écologiques à l'oeuvre, qui ne sont pas le plus souvent directement accessibles à l'observation, puis de les relier avec les données observables. La séparation de ces deux niveaux autorise à modéliser de façon réaliste les processus d'intérêt ultime qui sont souvent dynamiques et structurés par des emboitements d'échelles. Elle facilite également l'assimilation de sources d'information multiples lors de la phase d'inférence statistique bayesienne. Le résultat de cette dernière donne accès à la distribution de probabilité jointe de toutes les grandeurs inconnues du modèle (jusqu'à plusieurs centaines) conditionnellement aux données observées. Cette prise en compte explicite de l'incertitude, y compris pour des prédictions réalisées via le modèle, est cruciale lors de prolongements dans le domaine opérationnel de l'aide à gestion des populations. L'intérêt de la modélisation bayesienne hiérarchique à couche latente pour l'écologie et l'aide à la gestion des populations naturelles sera illustrée à partir d'études de cas sur le saumon atlantique. Les difficultés et limites actuelles seront également discutées.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:22:39
Dernière modification le : jeudi 1 mars 2018 - 01:00:47

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Citation

Etienne Prévost. Modélisation bayesienne hiérarchique à couche latente pour l'écologie et l'aide à la gestion des populations naturelles. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386801〉

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