Initiation à la statistique bayésienne: Bases théoriques et applications en alimentation, environnement, épidémiologie et génétique

Une formule mathématique fondamentale transforme les outils des chercheurs et des ingénieurs. La formule de Bayes, avide de simulations, tire parti des avancées technologiques pour démêler les réseaux complexes de causes derrière les défis scientifiques de ce début de siècle. Ce manuel d’initiation à la statistique bayésienne démontre à la fois sa pertinence théorique et son efficacité pratique. L’approche bayésienne intègre naturellement diverses sources d’information, telles que les données, les modèles et les expertises. C’est pourquoi elle joue un rôle crucial dans de nombreux domaines, notamment l’analyse des risques.

Conçue pour analyser quantitativement les incertitudes de prédiction, cette méthode s’impose de plus en plus dans l’élaboration de modèles mathématiques utilisés en biologie, en épidémiologie, en écologie et en agronomie, qui sont les spécialités des auteurs. Destiné principalement aux professionnels des sciences du vivant et de l’environnement—ingénieurs, gestionnaires, chercheurs et étudiants—ce livre s’adresse à ceux qui souhaitent exploiter au mieux leurs données grâce à une approche quantitative cohérente.

La première partie de l’ouvrage présente les fondamentaux de la statistique bayésienne : probabilités, démarche, modélisation graphique, algorithmes (y compris MCMC et ABC), évaluation des modèles et définition des lois a priori. La seconde partie illustre ces concepts à travers plusieurs exemples concrets et propose des études de cas. Un glossaire et un index complètent l’ouvrage. Bien que les codes WinBUGS et les données mentionnés ne soient plus accessibles via le lien donné dans le livre, vous pouvez les retrouver sur le site partenaire (https://biobayes.mathnum.inrae.fr/ouvrage). Pour en savoir plus, n’hésitez pas à explorer davantage.