Cet atelier, qui se déroulera en 4 sessions à partir du 22 mars 2022, présentera un aperçu d’un processus de travail complet pour appliquer les statistiques bayésiennes. L’objectif sera d’examiner des modèles concrets qui sont réellement utilisés par les scientifiques de la biodiversité.
Au cours de l’atelier, nous verrons comment écrire un modèle, comment le traduire en code informatique, comment l’adapter aux données et enfin, comment travailler avec la distribution postérieure résultante. Nous utiliserons Stan, qui est un langage permettant d’écrire des modèles bayésiens. Nous nous exercerons avec certains des outils qui nous aident à travailler avec Stan : rstanarm, brms, tidybayes, shinystan.
La formation comprendra des exercices pratiques utilisant le langage R et RStudio. Une certaine expérience de R est recommandée. Il est préférable d’avoir une bonne compréhension du fonctionnement des modèles linéaires et linéaires généralisés pour cet atelier.
L’objectif est une formation utile pour les personnes expérimentés avec les outils bayésiens, mais également accessible aux personnes sans expérience avec ces outils.
Cet atelier en ligne de 6 à 8h se déroulera en 4 sessions : 22, 24, 29, 31 mars 2022, de 11h00 à 13h00 heure du Pacifique / 12h00 à 14h00 heure des Rocheuses / 14h00 à 16h00 heure de l’Est. La formation proposée par le Dr Andrew MacDonald se déroulera en anglais avec un support bilingue tout au long de la formation.
Andrew MacDonald est le coordinateur de la formation du programme BIOS2. Il est un écologiste quantitatif qui travaille principalement en R et un formateur expérimenté dans l’enseignement des méthodes quantitatives et computationnelles. Il est actuellement professionnel de recherche à l’Université de Sherbrooke.
Pour vous inscrire à cette formation, veuillez remplir ce formulaire avant le 18 mars 2022.
Nous encourageons particulièrement les personnes ayant participé à l’école d’été sur la modélisation de la biodiversité de l’été dernier à suivre cette formation.
Lien vers le formulaire d’inscription: https://forms.office.com/r/1EzFdW7vbf
Photo par Alex Beaz | Unsplash