JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 88 :

Analyse bayésienne de courbes de croissance de poulets par un modèle hiérarchique défini à partir d'une équation différentielle stochastique à processus d'erreur autocorrélée
Fontez, Bénédicte ; Batonon, Dolores I. ; Campillo, Fabien ; Lescoat, Philippe
Montpellier Supagro

Les courbes de croissance animale peuvent souvent être définies à partir d'Equations Différentielles Ordinaires(EDO) avec récemment l'utilisation de modèles mixtes comme dans Strathe (2009), et al. (2010). Or, la croissance est un processus aléatoire et Donnet et al. (2010) ont proposé l'utilisation d'Equations Différentielles Stochastiques (EDS) pour définir le terme de régression d'un modèle hierachique bayésien. Le processus d'erreur de cette EDS est un mouvement brownien avec accroissements indépendants. Nous proposons d'utiliser le processus d'Ornstein-Uhlenbeck à la place pour modéliser un processus d'erreur autocorrélée plus conforme à la réalité biologique. Les deux modèles ont été implémentés et comparés pour modéliser la croissance de poulets dans un modèle hiérarchique bayésien. Ils ont aussi été comparés au modèle plus simple utilisant les équations différentielles ordinaires. De plus, hormis l'intérêt de modéliser les courbes individuelles, nous avons étudié l'avantage de ces modèles pour comparer des conditions d'élevage et prédire le poids à l'abattage.