De l'analyse des réseaux expérimentaux à la méta-analyse / David Makowski

Public ISBD Titre : De l'analyse des réseaux expérimentaux à la méta-analyse : méthodes et applications avec le logiciel R pour les sciences agronomiques et environnementales Type de document : texte imprimé Auteurs : David Makowski (1972-....), Auteur ; François Piraux, Auteur ; François Brun (19..-....), Auteur Editeur : VERSAILLES : Editions Quae Année de publication : 2018 Importance : 1 vol. (161 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7592-2815-7 Prix : 25 EUR Note générale : Notes bibliogr. Langues : Français (fre) Mots-clés : R (logiciel)  Analyse des données  Agronomie  Méta-analyse  Statistiques comme sujet Index. décimale : 519.2 Probabilités. Statistique Résumé : L'analyse de données joue un rôle croissant dans la recherche agronomique, l'expertise scientifique et les études prospectives. Des sources de données multiples sont souvent disponibles pour estimer un paramètre clé ou pour tester une hypothèse d'intérêt scientifique ou sociétal. Ces données, obtenues dans différentes conditions environnementales ou basées sur différents protocoles expérimentaux, sont généralement hétérogènes. Parfois même, elles ne sont pas accessibles et il est nécessaire de les extraire d'articles scientifiques ou de rapports. Pourtant, une analyse globale des données disponibles est essentielle pour augmenter la précision des estimations, évaluer la robustesse des conclusions et comprendre l'origine de la variabilité de certains résultats. Une synthèse quantitative de l'ensemble des données disponibles permet de mieux comprendre les effets de facteurs expérimentaux et d'affiner les recommandations agronomiques. Conçu comme un guide méthodologique, cet ouvrage montre les intérêts et les limites de différentes méthodes statistiques permettant d'analyser des données issues de réseaux expérimentaux et de réaliser des méta-analyses. Il s'adresse aux ingénieurs, étudiants et chercheurs impliqués dans l'analyse de données agronomiques. Notre objectif est de présenter les principales méthodes statistiques permettant de réaliser une synthèse quantitative des données issues des réseaux expérimentaux et des publications scientifiques. Chaque chapitre expose une ou plusieurs méthodes et les illustre à l'aide d'exemples traités avec le logiciel R. Les données et les codes R sont fournis et commentés afin de faciliter leur adaptation à d'autres situations pratiques. Note de contenu : 1. Introduction et exemples Partie I. Analyse des réseaux expérimentaux 2. Notions de base 3. Analyse d'un réseau d'expérimentation en blocs aléatoires complets à un facteur étudié 4. Méthodes avancées pour l'analyse des réseaux 5. Planification d'un réseau d'expérimentations Partie II. La méta-analyse c6. Notions de base pour la méta-analyse 7. Problèmes statistiques spécifiques pour la méta-analyse Annexe : Ressources R pour mettre en oeuvre les méthodes d'analyse des réseaux et de méta-analyse Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=108651 De l'analyse des réseaux expérimentaux à la méta-analyse : méthodes et applications avec le logiciel R pour les sciences agronomiques et environnementales [texte imprimé] / David Makowski (1972-....), Auteur ; François Piraux, Auteur ; François Brun (19..-....), Auteur . - VERSAILLES : Editions Quae, 2018 . - 1 vol. (161 p.) : ill. ; 24 cm. ISBN : 978-2-7592-2815-7 : 25 EUR Notes bibliogr. Langues : Français (fre) Mots-clés : R (logiciel)  Analyse des données  Agronomie  Méta-analyse  Statistiques comme sujet Index. décimale : 519.2 Probabilités. Statistique Résumé : L'analyse de données joue un rôle croissant dans la recherche agronomique, l'expertise scientifique et les études prospectives. Des sources de données multiples sont souvent disponibles pour estimer un paramètre clé ou pour tester une hypothèse d'intérêt scientifique ou sociétal. Ces données, obtenues dans différentes conditions environnementales ou basées sur différents protocoles expérimentaux, sont généralement hétérogènes. Parfois même, elles ne sont pas accessibles et il est nécessaire de les extraire d'articles scientifiques ou de rapports. Pourtant, une analyse globale des données disponibles est essentielle pour augmenter la précision des estimations, évaluer la robustesse des conclusions et comprendre l'origine de la variabilité de certains résultats. Une synthèse quantitative de l'ensemble des données disponibles permet de mieux comprendre les effets de facteurs expérimentaux et d'affiner les recommandations agronomiques. Conçu comme un guide méthodologique, cet ouvrage montre les intérêts et les limites de différentes méthodes statistiques permettant d'analyser des données issues de réseaux expérimentaux et de réaliser des méta-analyses. Il s'adresse aux ingénieurs, étudiants et chercheurs impliqués dans l'analyse de données agronomiques. Notre objectif est de présenter les principales méthodes statistiques permettant de réaliser une synthèse quantitative des données issues des réseaux expérimentaux et des publications scientifiques. Chaque chapitre expose une ou plusieurs méthodes et les illustre à l'aide d'exemples traités avec le logiciel R. Les données et les codes R sont fournis et commentés afin de faciliter leur adaptation à d'autres situations pratiques. Note de contenu : 1. Introduction et exemples Partie I. Analyse des réseaux expérimentaux 2. Notions de base 3. Analyse d'un réseau d'expérimentation en blocs aléatoires complets à un facteur étudié 4. Méthodes avancées pour l'analyse des réseaux 5. Planification d'un réseau d'expérimentations Partie II. La méta-analyse c6. Notions de base pour la méta-analyse 7. Problèmes statistiques spécifiques pour la méta-analyse Annexe : Ressources R pour mettre en oeuvre les méthodes d'analyse des réseaux et de méta-analyse Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=108651

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519.2 MAK A	Livre	Centre de Documentation HELHa Campus Montignies	Etagères livres	Disponible Disponible

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