Titlebook: Analyse statistique des risques agro-environnementaux; Études de cas David Makowski,Hervé Monod Book 2011Latest edition Springer-Verlag Fra

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Notions de base,Le concept de probabilité offre un cadre et des outils très puissants pour modéliser des variables aléatoires, et il est à la base de toute approche statistique. Ce chapitre rappelle les principales notions et définitions utiles pour la suite.

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Recommandations,Les méthodes décrites et illustrées dans ce livre permettent de traiter un grand nombre de problèmes pratiques. Nous présentons ci-dessous quelques conseils pour appliquer ces méthodes:

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https://doi.org/10.1007/978-2-8178-0251-0Agronomie; Environnement; Modèles; Risque; Statistique

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,Modèles statistiques et évaluation des risques,bservées. Les modèles présentés ici permettent de simuler une variable ayant un intérêt pratique en fonction d’une ou plusieurs variables explicatives correspondant à des caractéristiques du milieu et/ou à des pratiques agricoles.

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Claude Roddier,Francois Roddierbservées. Les modèles présentés ici permettent de simuler une variable ayant un intérêt pratique en fonction d’une ou plusieurs variables explicatives correspondant à des caractéristiques du milieu et/ou à des pratiques agricoles.

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First Order Imaging Methods: An Introductionrtes de rendement et de qualité, développement de maladie, pollution de l’eau par les nitrates, disparition d’espèces d’intérêt écologique, invasion par des espèces nuisibles, flux de gènes, érosion et bien d’autres encore. Comme ces exemples le montrent, ces risques concernent à la fois la producti

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https://doi.org/10.1007/978-94-009-2340-9 techniques conduisant à une diminution de la probabilité d’occurrence d’un événement potentiellement dommageable (., perte de rendement, perte de revenu, pollution) ou à la diminution de son impact. Le terme «optimisation» ne doit cependant pas faire croire à l’opérateur que le résultat fournit la