Introduction à la statistique bayésienne

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La statistique bayésienne est partout : prévisions météo, analyses d épidémies, préservation de la biodiversité& Dans un monde incertain, elle permet d estimer, de prédire et de décider, en donnant un sens aux données.Ce livre propose une introduction accessible et concrète à la statistique bayésienne. L auteur explique pas-à-pas les fondements de l approche, sa singularité et la logique qui sous-tend le raisonnement bayésien. L apprentissage s appuie sur le logiciel libre R et se construit à partir de questions de recherche liées à l écologie du ragondin qui constitue le fil rouge de l ouvrage.Chaque chapitre aborde un pilier essentiel : le théorème de Bayes, les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC), le choix et le rôle des distributions a priori, la régression linéaire et ses extensions, les modèles linéaires généralisés (mixtes ou pas), jusqu à la comparaison et la validation de modèles. Le lecteur est invité à coder, simuler, tester et visualiser pour comprendre, grâce aux exemples et au matériel en ligne.Rédigé dans un style direct et didactique, comme un échange entre enseignant et étudiant, l ouvrage démystifie la statistique bayésienne. Il s adresse à tous ceux qui souhaitent se former à cette approche : étudiants, universitaires& et toute personne souhaitant appliquer ces méthodes en sciences du vivant, des données ou de l environnement.