Estimation à noyau du tau de Kendall conditionnel pour l’analyse des interactions au sein des systèmes agricoles - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Estimation à noyau du tau de Kendall conditionnel pour l’analyse des interactions au sein des systèmes agricoles

Résumé

La formalisation des relations entre de multiples variables est un enjeu majeur dans la modélisation des systèmes complexes tels que les systèmes agricoles. Les dépendances et interactions multiples au sein des systèmes d’élevage rendent difficiles la modélisation de l’effet des pratiques sur leur productivité et leurs performances environnementales. Cette étude a donc pour objectif de contribuer à une meilleure formalisation des relations entre un groupe de variables ciblées au sein de ces systèmes, en évaluant la corrélation entre deux variables conditionnellement aux valeurs prises par une troisième variable. Pour cela, nous avons étudié un estimateur du tau de Kendall conditionnel basé sur la méthode de lissage par noyau, qui intègre l’approche statistique des copules. Une application a été faite sur des données de systèmes d’élevage bovins laitiers collectées sur toute la France. On a notamment cherché à évaluer comment l’efficacité des pratiques de gestion déployées afin d’améliorer les performances environnementales de ces systèmes peut être affectée par l’existence d’interactions avec d’autres facteurs. La fenêtre de lissage a été sélectionnée par validation croisée et les effets de bord induits par le noyau utilisé ont été considérés. L’estimateur du tau de Kendall a montré une variation de la corrélation entre variables descriptives des systèmes d’élevage, d’où la nécessité de désigner des leviers permettant d’améliorer les performances environnementales adaptés au contexte et à la stratégie de gestion des exploitations.
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Dates et versions

hal-04564633 , version 1 (30-04-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04564633 , version 1

Citer

Naomi Ouachene, Tristan Senga Kiessé, Michael S. Corson, Stéphane Girard. Estimation à noyau du tau de Kendall conditionnel pour l’analyse des interactions au sein des systèmes agricoles. 54émes journées de Statistique de la SFdS, Jul 2023, Bruxelles, Belgique. ⟨hal-04564633⟩
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