Application des fonctions discriminantes à des problèmes biométriques

Comme toute science en pleine croissance, la biologie a besoinpour s'affirmer, d'un outil précis et objectif. La résolution des problèmesbiométriques fait de plus en plus appel à des notions destatistiques mathématiques peu habituelles dans ce domaine. L'analysestatistique à plusieurs variables, ou analyse multivariable, estl'un de ces outils et l'un des plus puissants.Quel que soit l'aspect sous lequel est étudiée l'analyse multivariable,on conserve l'idée de base suivante : un élément quelconqued'une population (par exemple les arbres appartenant à un mêmeclone) est défini par un ensemble de caractères. Alors que chacundes caractères pris isolément suffit rarement à établir des critèresvalables de reconnaissance, l'ensemble, avec les liens qui peuventexister entre ces caractères, permet une analyse plus fine.Un des champs d'application de l'analyse multivariable est constituépar l'étude des fonctions discriminantes qui font l'objet decet article : on cherche la meilleure relation linéaire des caractèresd'origine pour séparer des populations. Le critère ainsi utilisé estabsolument objectif. Après un rapide exposé théorique dans le casde deux populations, les résultats obtenus sont appliqués à desdonnées expérimentales. Les résultats sont ensuite étendus à laséparation de plusieurs populations. L'aspect complémentaire estalors étudié : une fois les populations isolées, il est nécessaire,lorsqu'on retrouve un individu quelconque, de pouvoir le rattacherà une des populations préalablement définie. Un exemple est traitéde cette façon.Enfin, d'autres possibilités d'utilisation sont suggérées.En annexe au texte, les résultats nécessaires à la compréhensionde l'article sont rappelés ; ils concernent : le calcul matriciel et laloi normale à p dimensions. En outre, on utilise un test d'ensembled'homogénéité cies matrices de dispersion.Like every science in full growth, biology needs an accurate andobjective tool to assert itself . To solve biometric problems, it ismore and more necessary to resort to notions of mathematicalstatistics, little used in that field. Multivariate analysis is one ofthese tools and one of the most powerful.Whichever the aspect under which multivariate analysis is studied,the following basic idea remains : any element of a population(for exemple trees belonging to the same clone) is defined by agroup of characters. Whereas each separate character seldomunables to set up reliable determining criterions, this group togetherwith the relationships which may occur between characters, makesa more subtle analysis possible.One field of application of multivariate analysis consists in thestudy of discriminant functions which are dealt with in this article :the best linear relationship between original characters is searchedfor, so as to separate populations. The criterion thus utilized isentirely objective. After a brief theoretical account of a case withtwo populations, the results obtained are applied to experimentaldata. The results are further extended to the seperation of severalpopulations. Then, the complementary aspect is studied ; once thepopulations have been isolated, it is necessary, when finding anindividual, to be able to relate it to one of the populations formerlydetermined. An example is treated in this way.Finally, other possible uses are suggested. The results necessaryto the understanding' of the article are reviewed and appended tothe text : they deal with matrieial calculation and multivariate normaldistribution. Besides, a comprehensive test of homogeinity ofdispersion matrix is used

TREND IN HIGH TROPOSPHERIC OZONE LEVELS. APPLICATION TO PARIS MONITORING SITES

International audienceThis article describes the extreme value analysis of tropospheric ozone level exceedances collected at seven monitoring sites in the Paris metropolitan area during May-September over the 14-year period 1988-2001. The purpose of the study is to establish whether observed trends over time in ozone exceedances of a high threshold are real or if they are the result of meteorological changes affecting the conditions under which ozone is generated. A non-homogeneous Poisson process (NHPP), with parameters depending on meteorological covariates, temporal trend and sites factor, is used to model regionally the exceedance times and sizes of daily maxima of ozone over a high threshold.We highlight the importance of non-linear methods to detect the non-linearities

Le fonctionnement des systèmes biologiques pilotés (simulation à événements discrets d'un troupeau ovin conduit en trois agnelages en deux ans)

Dans l'objectif de fournir un cadre méthodologique d'étude des systèmes biologiques pilotés, nous avons conçu un simulateur capable de produire des connaissances sur le fonctionnement d'un troupeau ovin viande conduit en trois agnelages en deux ans, en nous limitant à la prise en compte de la conduite de la reproduction et du renouvellement du troupeau. Le système troupeau est composé des brebis et des décisions humaines. Celles-ci sont formalisées selon deux niveau (stratégique et opérationnel), touchant des entités de gestion physiques (animal, troupeau) et fonctionnelles (lots, cycles de production de lots, stock d'agnelles). Elles génèrent une suite ordonnée d'activités de pilotage dont les dates d'occurrence et les règles mises en œuvre sont adaptées à l'évolution des entités de gestion. La brebis est un acteur élémentaire caractérisé par une histoire productive et un comportement biologique (fertilité, date de saillie fécondante, nombre d'agneaux nés vivants, survie fonctionnelle). La technique de simulation à événement discrets permet de prendre en compte : la complexité des relations et interactions entre entités, chaque brebis comme un facteur spécifique, l'imbrication des échelles de temps (calendaire et chronologique) et la nature aléatoire des réponses biologiques. L'estimation de ces lois de réponse (chaîne de Markov, modèle de survie, modèle multinomial) s'appuie sur les données d'un troupeau INRA (74-82) et tient compte des combinaisons de facteurs liés à l'animal et à son environnement tels qu'ils se présentent au cours du temps. Les performances globales du troupeau sont exprimées en nombre de mise abs et d'agneaux nés vivants par quinzaine. Le modèle décrit les mouvements d'animaux entre cycles de production de lots et en entrée/sortie du troupeau, et reconstruit la diversité des trajectoires productives de brebis. Les propriétés régulatrices du système troupeau sont mises en évidence et analysées sur la base d'un jeu de 50 expériences de simulation.LYON1-BU.Sciences (692662101) / SudocSudocFranceF

Exploration de données et Méthodes statistiques : data analysis & data mining avec R

National audienceLa statistique envahit pratiquement tous les domaines d'application, aucun n'en est exclu ; elle permet d'explorer et d'analyser des corpus de données de plus en plus volumineux : l'ère des big data et du data mining s'ouvre à nous ! Cette omniprésence s'accompagne bien souvent de l'absence de regard critique tant sur l'origine des données que sur la manière de les traiter. La facilité d'utilisation des logiciels de traitement statistique permet de fournir quasi instantanément des graphiques et des résultats numériques. Le risque est donc grand d'une acceptation aveugle des conclusions qui découlent de son emploi, comme simple citoyen ou comme homme politique. Les auteurs insistent sur les concepts sans négliger la rigueur, ils décrivent les outils de décryptage des données. L'ouvrage couvre un large spectre de méthodes allant du pré-traitement des données aux méthodes de prévision, en passant par celles permettant leur visualisation et leur synthèse. De nombreux exemples issus de champs d'application variés sont traités à l'aide du logiciel libre R, dont les commandes sont commentées. L'ouvrage est destiné aux étudiants de masters scientifiques ou d'écoles d'ingénieurs ainsi qu'aux professionnels voulant utiliser la statistique de manière réfléchie : des sciences de la vie à l'archéologie, de la sociologie à l'analyse financière

ÉTUDE D'UNE MÉTHODE BIOMÉTRIQUE ET STATISTIQUE PERMETTANT LA DISCRIMINATION ET LA CLASSIFICATION DE POPULATIONS D'ABEILLES (Apis mellifica L.)

International audienc

Relationships between concentrations of trace metals in wheat grains and soil

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