PAGE PERSONNELLE
Statistiques spatiales
- Prédiction multivariée de champs spatiaux non gaussiens
- Processus ponctuels spatiaux
Statistique bayésienne
Modèle hiérarchique bayésien multivariéModélisation et inférence statistique appliquées à des problèmes d'écologie
Modèle de dynamique des populations : modèles matriciels Modèles démo-génétiques
P. Chagneau, F. Mortier, N. Picard, J.N. Bacro (2011). Hierarchical Bayesian model for spatial prediction of multivariate non-Gaussian random fields. Biometrics, 67(1) : 97-105. doi :10.1111/j.1541-0420.2010.01415.x- P. Chagneau, F. Mortier, N. Picard (2009). Designing permanent sample plots using a spatially hierarchical matrix population model. Journal of the Royal Statistical Society, Series C (Applied statistics), 58(3) : 345-367. doi :10.1111/j.1467-9876.2008.00657.x
- N. Picard, P. Chagneau, F. Mortier, A. Bar-Hen (2009). Finding confidence limits on population growth rates : Bootstrap and analytic methods. Mathematical Biosciences, 219(1) : 23-31. doi :10.1016/j.mbs.2009.02.002.
- N. Picard, F. Mortier, P. Chagneau (2008). Influence of estimators of the vital rates in the stock recovery rate when using matrix models for tropical rainforests. Ecological Modelling, 214(2-4) : 349-360. doi :10.1016/j.ecolmodel.2008.02.036.
- P. Chagneau, F. Mortier, N. Picard, J.N. Bacro (2009). Hierarchical Bayesian model for Gaussian, Poisson and ordinal random fields. In : Atkinson, P. M., Lloyd, C. D. (Eds.) Proceedings of the 7th International Conference on Geostatistics for Environmental Applications, Southampton, UK, September 8-10, 2008. Springer.
- P. Chagneau, F. Mortier, N. Picard, J.N. Bacro (2008). Prediction of a multivariate spatial random field with continuous, count and ordinal outcomes. In : Julián M. Ortiz and Xavier Emery (Eds.) Proceedings of the VIII International Geostatistics Congress, Santiago, Chile, December 1-5, 2008. GECAMIN, Santiago, Chili, vol. 1, 479-488.
- P. Chagneau (2009). Modélisation bayésienne hiérarchique pour la prédiction multivariée de processus spatiaux non gaussiens et processus ponctuels hétérogènes d’intensité liée à une variable prédite. Application à la prédiction de la régénération en forêt tropicale humide. Thèse de doctorat, Université de Montpellier 2. Manuscrit
- P. Chagneau (2006). Optimisation sous contraintes spatiales. Application à la mise en place de parcelles permanentes de suivi des forêts tropicales humides. Mémoire de master recherche, Université de Montpellier 2.
- Écologie2010, Montpellier, France (sept. 2010)
- Modélisation de la régénération en forêt tropicale humide à l’aide d’un processus ponctuel marqué d’intensité liée à une variable prédite.
- 41ème Journées de Statistique, Bordeaux, France (mai 2009)
- Processus de Cox marqué dirigé par un environnement prédit : application à la répartition spatiale de juvéniles en forêt tropicale humide.
- 8th International Geostatistics Congress, Santiago, Chile (déc. 2008)
- Prediction of a multivariate spatial random field with continuous, count and ordinal outcomes.
- 7th International Conference on Geostatistics for Environmental Applications, Southampton, UK (sept. 2008)
- Hierarchical Bayesian model for Gaussian, Poisson and ordinal random fields.
- Journées MAS de la SMAI, Rennes, France (août 2008)
- Prédiction d’un champ aléatoire multivarié composé de variables de nature différente.
- 39ème Journées de Statistique, Angers, France (juin 2007)
- Propriétés asymptotiques d’un modèle matriciel spatialement hiérarchique.
XXIVth International Biometric Conference, Dublin, Irlande (juil. 2008)
Influence of estimators of the vital rates in the stock recovery rate when using matrix models for tropical rainforests.