Généralités
Introduction aux méthodes mathématiques et statistiques pour les modèles dynamiques pour l'agriculture
Public visé:
- Ingénieurs et chercheurs (ITA, INRA,...) travaillant avec des modèles pour l'agronomie ou l'élevage
- Doctorants en sciences agronomiques et écologie ayant un volet modélisation dans leur projet de recherche
Objectifs de la formation:
- Apporter les bases permettant de manipuler les principales méthodes statistiques pour construire, analyser ou utiliser leur modèle,
- Appréhender la pratique réelle de ces méthodes au travers d'exemples et de travaux pratiques avec le logiciel R afin de permettre aux participants d'appliquer ces méthodes sur leurs propres modèles.
Prérequis : connaissance suffisante du logiciel R (ou participation à l'initiation à R optionnelle) et utilisation ou conception de modèles dans ses travaux.
La prochaine session est prévue : juin 2024 à Montpellier.
Programme prévisionnelle
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Méthodes de base (2.5 jours les XX, XX, XXjuin – début prévu le XX juin à 13h)
XXjuin : 13h-17h
- Introduction à la modélisation des systèmes pour l’agriculture (0h30)
- Simulation numérique des systèmes en langage R (1h30)
- Analyse d’incertitude (2h00) (dont méthode d’ensemble en ouverture)
XXjuin : 9h-16h30
- Analyse de sensibilité (3h30)
- Évaluation des modèles avec des données expérimentales (2h30)
XXjuin : 9h-16h30
- Estimation de paramètres fréquentiste (calibration) (3h)
- Atelier données manquantes (0h30)
- Étude de cas maïs. Sur un modèle : ensemble des étapes et résultats (1h30)
- Discussion, évaluation et conclusion du cours (1h00)
Méthodes plus avancées (1 jour optionnel, le XXjuin)
XXjuin (optionnel) : 9h-16h
- Méta-modélisation (2h)
- Méthodes bayésiennes pour l’estimation des paramètres et l’assimilation de données (3h30)
- Discussion, évaluation et conclusion du cours (0h30)
Organisation : RMT Modelisation et Analyse de Données (organisme de formation ACTA). Labellisation de la formation par Institut Convergences #DigitAg.