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Modèle statistique appliqué à l'écologie



  1. #1
    Titmecbreton

    Modèle statistique appliqué à l'écologie


    ------

    Bonjour à tous,

    En fait j'étudie un insecte (genre hanneton) qui pond ses larves dans le sol aux pieds des cannes à sucre; ces larves se nourrissent des racines des cannes et réduisent le rendement. La compagnie qui m'emploie possède un modèle de régression linéaire qui permet
    de prédire le nombre de larves par canne l'année suivante et ainsi dire à l'agriculteur s'il doit traiter où non son champs chimiquement. Leur modèle a comme paramètres: le nombre de larves par canne de l'an passé,l'âge des cannes, si elles ont été traité ou non l'an passé, quel pourcentage de larve était atteint de maladies...

    Ce que je dois faire, c'est caractériser la végétation alentour et voir si
    elle a un impact sur le nombre de larves (les adultes se nourrissent et
    s'accouplent sur des arbres et ont des préférences) et, si oui, créer un modèle incluant ces paramètres.
    J'ai d'abord pensé faire une anova avec comme traitement le type d'arbre entourant la parcelle mais je pense que vu le fait qu'une parcelle peut être entourée de 0; 1 ou plusieurs types d'arbres ce n'était pas une bonne idée; de plus je préfèrerais n'avoir que des paramètres quantitatifs. Je pense donc faire une régression en gardant les paramètres de leur ancien modèle et en y ajoutant un paramètre par type d'arbre traduisant la présence de cet arbre
    près de la parcelle.
    Je me demande si je peux prendre cette valeur comme étant x1= densité de l'arbre 1/(distance de l'arbre 1 à la parcelle*aire de la parcelle). X1 traduirait ainsi la présence de l'arbre 1 qui diminue avec l'éloignement et augmente avec la densité mais je pense qu'il faut diviser par la taille de la parcelle car s'il y a beaucoup d'arbres autour d'une petite parcelle ce ne doit pas être la même chose que si c'était une grande parcelle. Je me demande si c'est une bonne façon de faire et je me dis que peut être x1=D/(d²*aireparcelle) ou x1=D/(exp(d)*aireparcelle),etc... pourraient être de meilleures valeurs pour une régression linéaire. Y a-t-il un moyen de savoir
    quelle serait l'oppération qui permettrait de lier linéairement ces valeurs au nombre de larves.

    Que pensez-vous de ma démarche? Une prof m'a dit que je devrais utiliser un modèle autorégressif; pouvez-vous m'expliquer la différence avec une régression linéaire multiple?

    -----

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  3. #2
    kinette

    Re : Modèle statistique appliqué à l'écologie

    Bonjour,
    Une méthode de modélisation avec les ANOVA est de comparer (la comparaison elle-même est une ANOVA) plusieurs modèles pour voir si un modèle est significativement meilleur qu'un autre.
    Bref, tu n'as pas à chercher maintenant LE meilleur modèle avant d'avoir tes données.
    Tu dois juste envisager différents modèles et ensuite les comparer.

    Cordialement,
    K
    PS: il existe des procédure automatiques de sélection de modèle selon des algorithmes, cf. http://www.math.univ-toulouse.fr/~be..._regmult_R.pdf
    Nomina si nescis, perit et cognito rerum.

  4. #3
    invite986312212
    Invité

    Re : Modèle statistique appliqué à l'écologie

    bonsoir,

    d'accord avec Kinette: tu ne peux préjuger du fait que c'est plutôt la densité en arbres ou plutôt la simple présence/absence d'arbre autout de ton pied de canne qui va être le meilleur prédicteur. Tu as intérêt à enregistrer le maximum d'information et puis tu choisiras le modèle donnant la meilleure prédiction. Un modèle linéaire peut inclure des variables quantitatives et des variables qualitatives, ça n'est pas une difficulté.

  5. #4
    Titmecbreton

    Re : Modèle statistique appliqué à l'écologie

    Merci beaucoup pour votre réponse; j'ai un peu survolé l'article, ça va beaucoup m'aider je pense.
    Y a-t-il vraiment des différences entre modèle autorégressif et régression linéaire multiple?
    Je voudrais ajouter que certains paramètres dont dépend le nombre de larves sont des paramètres concernant l'année précédente (bien sur le nombre de larves en n-1 en fait partie). Je pense aussi que le nombre de larves dépend aussi de la variété de cannes mais je ne sais pas trop comment faire passer ce paramètre en quantitatif (peut-être y a-t-il une solution en le laissant en qualitatif).

  6. A voir en vidéo sur Futura
  7. #5
    invite986312212
    Invité

    Re : Modèle statistique appliqué à l'écologie

    un modèle autorégressif serait un modèle qui explique le nombre de larves l'année i par le nombre de larves l'année (i-1), et peut -être par d'autres variables également. Si tu as une série chronologiques de plusieurs années de comptage de larves tu peux faire ça.

    variété de canne, pour moi c'est qualitatif. Mais j'insiste: rien ne t'oblige à n'avoir que du quantitatif dans ton modèle.

  8. #6
    Titmecbreton

    Re : Modèle statistique appliqué à l'écologie

    merci Ambrosio aussi pour votre réponse. Par contre je vais avoir des données pour 43 champs je crois. A combien de paramètre est-il judicieux de s'arrêter(j'imagine qu'au dessus de 30 les prédiction ne sont pas vraiment bonnes)?

    En tout cas je me rend compte que les stats ce n'est pas juste ce que j'ai vu à l'école (je suis en ingé agro), ce problème a l'air bien complexe. De plus à l'école je travaillais sur SAS qui, je trouve, donne des résultats plus lisibles que sur R (peut-être un manque d'habitude de ma part).

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  10. #7
    Titmecbreton

    Re : Modèle statistique appliqué à l'écologie

    Pensez vous qu'il est possible de créer un paramètre "arbre présent près de la parcelle"? Avec par exemple

    -parcelle1: arbre 1, 5 et 6
    -parcelle 2: pas d'arbre
    -parcelle 3: arbre 4
    -...

  11. #8
    kinette

    Re : Modèle statistique appliqué à l'écologie

    Citation Envoyé par Titmecbreton Voir le message
    merci Ambrosio aussi pour votre réponse. Par contre je vais avoir des données pour 43 champs je crois. A combien de paramètre est-il judicieux de s'arrêter(j'imagine qu'au dessus de 30 les prédiction ne sont pas vraiment bonnes)?

    En tout cas je me rend compte que les stats ce n'est pas juste ce que j'ai vu à l'école (je suis en ingé agro), ce problème a l'air bien complexe. De plus à l'école je travaillais sur SAS qui, je trouve, donne des résultats plus lisibles que sur R (peut-être un manque d'habitude de ma part).
    Bonjour,
    En théorie il n'y a pas de limite au nombre de paramètres à inclure
    De toute façon au cours de la modélisation on élimine au fur et à mesure les paramètres qui n'ont pas d'effet significatif. La limite du nombre de paramètres est plus souvent une limite technique (dispositif expérimental, coût, temps pour entrer les données ou le calcul) qu'une limite statistique.

    En ce qui concerne R: c'est je trouve plutôt une question d'habitude. R oblige à savoir ce qu'on fait (pas une "moulinette" où on rentre tout sans trop savoir ce qu'on fait) et quels est le type de résultat qu'on veut regarder. La documentation de R est en général très bien faite, avec pas mal d'exemples et une communauté d'utilisateurs très à l'écoute.

    Mais oui, les statistiques, c'est souvent plus complexe que ce qu'on pense: les statistiques sont intimement liées à la démarche scientifique, et bien les utiliser demande de se poser des questions claires sur ce qu'on étudie, la façon dont on obtient les données, les paramètres qu'on souhaite prendre en compte... et malheureusement les statistiques sont trop souvent considérées par les scientifiques comme "le truc chiant par lequel il faut passer pour conclure quelque chose à partir de mon boulot".

    Cordialement,
    K.
    Nomina si nescis, perit et cognito rerum.

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