Environnement et domaine du vivant

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Laboratoire de mathématiques et de leurs applications (LMAP)

Contacts

Directeur du LMAP

Jacques GIACOMONI

jacques.giacomoni@univ-pau.fr (jacques.giacomoni @ univ-pau.fr)

 

Directeur Adjoint du LMAP

Gilles CARBOU

gilles.carbou@univ-pau.fr (gilles.carbou @ univ-pau.fr)

 

Gestion administrative

gestion-lmap@univ-pau.fr (gestion-lmap @ univ-pau.fr)

 

Secrétariat

secretariat-lmap@univ-pau.fr (secretariat-lmap @ univ-pau.fr)

Tél : 05 59 40 75 13
      05 59 40 74 32

Fax : 05 59 40 75 55

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Environnement et domaine du vivant

Les modèles de durée de vie trouvent des applications en fiabilité mais aussi en analyse de survie. Dans ce domaine, l'équipe s'intéresse tout particulièrement à l'estimation des paramètres de modèles en présence de données incomplètes (censure, censure progressive, etc.).

Sur une thématique très proche, les familles exponentielles de lois de probabilités et les modèles stochastiques associés pour l'analyse des données de dénombrement sont aussi étudiées au sein de l'équipe. Cette activité comporte un aspect probabilités appliquées (utilisation des polynômes pseudo-orthogonaux permettant la décomposition de lois de probabilités appartenant à un modèle paramétrique, approximation de moments, etc.), ainsi qu'un aspect statistique (régression sur différents type de variables réponses, modèles factoriels à variables latentes ou à effets fixes).

L'équipe s'intéresse aussi à l'étude de modèles stochastiques d’évolution, afin d’analyser la croissance d’espèces végétales ou animales. Là encore, les compétences de l’équipe sont à situer au niveau de la modélisation et de l’analyse mathématique des méthodes d’estimation, en relation avec les modèles proposés. Elles se situent aussi au niveau du recueil des données, où des méthodes de sondages-échantillonnage spatio et/ou temporel spécifiques sont  développées, ainsi qu'au niveau de l'analyse des données, où l'équipe s'intéresse en particulier  au traitement statistique de données fonctionnelles multivariées (ACP fonctionnelle, Analyse canonique) et à divers modèles de régression.

Les modèles stochastiques de dynamique des populations de type « individu-centré » font l’objet de développements méthodologiques particuliers. Ce type d'étude nécessite de développer des modèles comportementaux réalistes, qui permettent de simuler l'évolution stochastique des populations dans le temps, et d’en déduire des résultats statistiques sur les tendances d’évolution.