À l’aide d’applications théoriques et d’exemples d’inférences, Niche Modeling : Predictions from Statistical Distributions montre comment mener et évaluer des projets de modélisation de niche dans n’importe quel domaine d’application. Il comprend une série d’exercices théoriques et pratiques pour développer et évaluer des modèles de niche à l’aide du langage statistique R. L’auteur discute des applications des méthodes de modélisation prédictive en se référant à des inférences valides à partir d’hypothèses. Il élucide des exemples variés et simplifiés avec rigueur et exhaustivité. Les sujets abordés comprennent les systèmes d’information géographique, la modélisation multivariée, les méthodes d’intelligence artificielle, le traitement des données et l’infrastructure de l’information. Par-dessus tout, une modélisation de niche réussie nécessite une compréhension approfondie du processus de création et d’utilisation des probabilités. Les progiciels statistiques prêts à l’emploi sont adaptés exactement aux applications, mais peuvent masquer des complexités problématiques. Les mises en œuvre de livres de recettes ne parviennent pas à éduquer les utilisateurs sur les détails, les hypothèses et les pièges de l’analyse, mais peuvent être en mesure de s’adapter aux besoins spécifiques de chaque étude. En examinant les sources d’erreurs telles que le biais d’autocorrélation, la persistance à long terme, la non-linéarité, la circularité et la fraude, cette référence fondamentale permet de comprendre les limites et les pièges potentiels de la prédiction, en soulignant l’importance d’éviter les erreurs. Langue : Anglais