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Analyse statistique des risques agro-environnementaux / David Makowski / Paris : Springer (2011)
Titre : Analyse statistique des risques agro-environnementaux : études de cas Type de document : texte imprimé Auteurs : David Makowski, Auteur ; Hervé Monod, Auteur Editeur : Paris : Springer Année de publication : 2011 Collection : Statistique et probabilités appliquées Importance : 1 vol. (xi-162 p.) Présentation : ill., graph., couv. ill. en coul Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-8178-0250-3 Prix : 30 EUR Langues : Français (fre) Index. décimale : 519.502 463 Statistique mathématique - Pour les personnes dont l'activité est liée à l'agronomie et à l'agriculture Résumé : Présentation de l'éditeur : Conçu comme un véritable manuel pratique, ce livre est une introduction aux méthodes statistiques les plus couramment utilisées pour l'analyse des risques agro-environnementaux. Celles-ci peuvent être regroupées au sein de trois grandes sections : La modélisation des risques en fonction de facteurs environnementaux et anthropiques (modèle linéaire, modèle linéaire généralisé, modèle non linéaire, modèle hiérarchique, régression quantile) ; L'optimisation de décisions ou de règles de décision pour mieux gérer les risques, en intégrant des variables décisionnelles dans les modèles (optimisation de seuils de décision, optimisation par simulation, analyses ROC) ; L'analyse et la communication des incertitudes associées aux modèles (estimation et description de distributions de probabilité, assimilation de données, analyse de sensibilité). L'utilisation de chaque méthode est illustrée par une ou plusieurs applications à des problèmes concrets (pollution de l'eau par les nitrates, invasion par des espèces nuisibles, flux de gènes d'une culture OGM vers une culture non OGM, etc.). Les programmes informatiques R ou WinBUGS utilisés dans les exemples sont présentés et commentés en détail. A la fin de chaque chapitre, des exercices permettront aux lecteurs de tester leur compréhension des méthodes étudiées. Analyse statistique des risques agro-environnementaux : études de cas [texte imprimé] / David Makowski, Auteur ; Hervé Monod, Auteur . - Paris : Springer, 2011 . - 1 vol. (xi-162 p.) : ill., graph., couv. ill. en coul ; 24 cm. - (Statistique et probabilités appliquées) .
ISBN : 978-2-8178-0250-3 : 30 EUR
Langues : Français (fre)
Index. décimale : 519.502 463 Statistique mathématique - Pour les personnes dont l'activité est liée à l'agronomie et à l'agriculture Résumé : Présentation de l'éditeur : Conçu comme un véritable manuel pratique, ce livre est une introduction aux méthodes statistiques les plus couramment utilisées pour l'analyse des risques agro-environnementaux. Celles-ci peuvent être regroupées au sein de trois grandes sections : La modélisation des risques en fonction de facteurs environnementaux et anthropiques (modèle linéaire, modèle linéaire généralisé, modèle non linéaire, modèle hiérarchique, régression quantile) ; L'optimisation de décisions ou de règles de décision pour mieux gérer les risques, en intégrant des variables décisionnelles dans les modèles (optimisation de seuils de décision, optimisation par simulation, analyses ROC) ; L'analyse et la communication des incertitudes associées aux modèles (estimation et description de distributions de probabilité, assimilation de données, analyse de sensibilité). L'utilisation de chaque méthode est illustrée par une ou plusieurs applications à des problèmes concrets (pollution de l'eau par les nitrates, invasion par des espèces nuisibles, flux de gènes d'une culture OGM vers une culture non OGM, etc.). Les programmes informatiques R ou WinBUGS utilisés dans les exemples sont présentés et commentés en détail. A la fin de chaque chapitre, des exercices permettront aux lecteurs de tester leur compréhension des méthodes étudiées. Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité GEN124025 519.502 463 MAK Ouvrage Centre de documentation UniLasalle/ Campus Rouen Salle de lecture Disponible Data science pour l'agriculture et l'environnement / David Makowski / 2021
Titre : Data science pour l'agriculture et l'environnement Type de document : texte imprimé Auteurs : David Makowski, Directeur de publication, rédacteur en chef ; Brun, Auteur ; Elodie Doutart, Auteur ; Florent Duyme, Auteur Année de publication : 2021 Importance : 1 vol. (256 p.) Présentation : ill. en noir Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-340-04577-4 Langues : Français (fre) Index. décimale : 519.7 Analyse de données Résumé : "La data science a acquis une grande renommée dans de nombreux domaines mais son utilisation en agriculture et, plus largement dans les sciences environnementales, reste encore limitée. Ce manuel d’initiation vise à démocratiser l’usage de la data science pour des applications en lien avec l’agriculture et l’environnement.
L’ouvrage couvre les principales méthodes couramment utilisées pour la prédiction, la classification et le partitionnement de données. Il comporte à la fois des explications détaillées du fonctionnement de chaque méthode, une description de codes R et Python permettant leur utilisation pratique, et des exemples d’applications concrètes en lien avec les sciences agricoles et environnementales."Data science pour l'agriculture et l'environnement [texte imprimé] / David Makowski, Directeur de publication, rédacteur en chef ; Brun, Auteur ; Elodie Doutart, Auteur ; Florent Duyme, Auteur . - 2021 . - 1 vol. (256 p.) : ill. en noir ; 24 cm.
ISBN : 978-2-340-04577-4
Langues : Français (fre)
Index. décimale : 519.7 Analyse de données Résumé : "La data science a acquis une grande renommée dans de nombreux domaines mais son utilisation en agriculture et, plus largement dans les sciences environnementales, reste encore limitée. Ce manuel d’initiation vise à démocratiser l’usage de la data science pour des applications en lien avec l’agriculture et l’environnement.
L’ouvrage couvre les principales méthodes couramment utilisées pour la prédiction, la classification et le partitionnement de données. Il comporte à la fois des explications détaillées du fonctionnement de chaque méthode, une description de codes R et Python permettant leur utilisation pratique, et des exemples d’applications concrètes en lien avec les sciences agricoles et environnementales."Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité GEN000000002243 519.7 MAK Ouvrage Centre de documentation UniLasalle/ Campus Rouen Salle de lecture Disponible