Bayesian methods for ecology. Par Michael A. McCarthy

Jean-François Ponge

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note de lecture

Sujets

• Inférence bayésienne
• Écologie

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• Publié par: ponge
• Publié le: 19 juillet 2016
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• Langue: Français

Extrait

M C C ARTHY , M.A.–Bayesian methods for ecology. Cambridge University Press, Cambridge, UK. 2007. 296 pages. ISBN 0-521-61559-3 (broché). e Les méthodes bayésiennes (du nom d’un prêtresiècle ayant-mathématicien du 18 «inventé» une nouvelle théorie des probabilités) sont d’une utilisation de plus en plus courante en écologie, en particulier en écologie de la conservation. Elles permettent de faire reposer des hypothèses sur des données ou des observations existantes (par exemple le recensement d’une populationou l’observation d’une espèceayant eu lieu à une date donnée) et non sur des a priori dépourvus de toute information particulière (par exemple l’hypothèse nulle d’absence de l’espèce). Toute personne familière (ou décue?) par les statistiques traditionnelles (qualifiées dans cet ouvrage de «fréquentistes») comprendra aisément l’intérêt et la souplesse de telles méthodes. Reste évidemment à les mettre en œuvre car les tests d’hypothèse associés ne reposent pas sur des distributions mathématiques connues. Les statistiques bayésiennes sont donc associées à des méthodes de Markov et de Monte-Carlo, nécessitant des simulations répétées sur les données existantes, exigeant une rapidité d’exécution et une capacité de mémoire vive incompatibles avec les micro-ordinateurs personnelsjusqu’à ladernière décennie. L’ouvrage, après une présentation des probabilités simples et conditionnelleset des règles de l’inférence statistique bayésienne,ne nécessitant aucune connaissance mathématique autre que celle acquiseau cours d’un cursus secondaire normal, indique, à l’aide d’exemples pris dans le domaine de l’écologie, comment mettre en œuvre les statistiques bayésiennes. Les familiers de la régression, de l’analyse de variance, de la corrélation, retrouveront leur chères méthodes statistiques, avec toutefois des changements importants autour de ce que l’on appelle couramment l’hypothèse «nulle», et comment l’élaborer en fonction des données dont on dispose et des questionsque l’on se pose. Le logiciel WinBUGS, téléchargeable gratuitementsur le Net, est présenté et mis en œuvreen détail à partir de nombreux exemples concrets. En bref, cet ouvrage s’avère un outil indispensable à tous ceux qui souhaitent, soit se réconcilier avec les statistiques (ils sont nombreux), soit renouveler les outils à leur disposition (ils devraient être plus nombreux). A consommer sans modération…  J.-F. P ONGE