Les statistiques Bayésiennes sont particulièrement adaptées à l’analyses de données dans le domaine de l’écologie. Les analyses Bayésiennes ont en effet de nombreux avantages :
- elles peuvent fournir des résultats fiables même avec de petites tailles d’échantillon ;
- elles permettent d’inclure des informations (connaissances) antérieures qui aident à obtenir des inférences plus fiables avec des données limitées ;
- elles offrent un cadre pour gérer les données manquantes ou incomplètes et imputer les valeurs de manière probabiliste ;
- elles peuvent gérer des modèles complexes tels que des modèles hiérarchiques, ce qui est souvent nécessaire en écologie où les systèmes sont complexes et interconnectés avec des données collectées à plusieurs échelles spatiales ou temporelles ;
- elles permettent une quantification explicite de l’incertitude à travers des distributions de probabilité et s’accompagne de l’estimation de distributions de valeurs de paramètres possibles, ce qui permet d’avoir une approche plus nuancée et complète des résultats obtenus qu’en statistiques « classiques ».
En résumé, les statistiques bayésiennes permettent de faire des prédictions basées sur toute l’information disponible. Elles permettent de meilleures estimations à partir de données de type CMR (e.g., RFID, acoustique) ou environnementales (IRT). En modélisant des processus complexes, elles nous permettent de visualiser les projections futures d’évolution des systèmes d’étude (sous-population, population, métapopulation). Ces prédictions, assorties d’une incertitude, constituent une base objective de discussion et de décision pour les acteurs territoriaux que ce soit en matière de gestion ou de conservation.
SCIMABIO interface, fort de sa collaboration étroite avec l’UMR Ecobiop au travers de nombreux projets sur le développement et le transfert de modèles de dynamique de populations, dispose des compétences et connaissances nécessaires à la réalisation de prestations d’analyses variées et de conduite de projets scientifiques sur le thème de la dynamique de population.
