Résumé de section

  • ACTA INRAE Arvalis DigitAg

    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

      => + d'info et Inscription en ligne à la formation


      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.