L’etude des systemes ecologiques est souvent rendue difficile car certaines composantes echappent a une observation parfaite, comme les trajectoires d’animaux en mouvement ou la banque de graines des plantes. La modelisation statistique permet de traiter efficacement ces composantes cachees en utilisant le cadre des variables latentes, qui permet de modeliser une structure d’interaction sous-jacente entre les variables, d’inclure des effets aleatoires dans les modeles de regression ou d’effectuer une classification des donnees, autant de taches utiles dans l’analyse des donnees ecologiques. Approches statistiques pour les variables cachees en ecologie s’interesse aux variables cachees en ecologie. Il presente des travaux recents sur la modelisation statistique et l’estimation dans des modeles avec variables latentes. Ces etudes sont illustrees par des exemples ecologiques impliquant differents types de variables latentes, a differentes echelles d’organisation, des individus aux ecosystemes. Les lecteurs, qui ont acces aux donnees et aux codes R pour faciliter la comprehension des modeles, pourront ainsi adapter les outils d’inference a leurs propres donnees.
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