Séance Séminaire

Séminaire de Probabilités et Statistique

Détection de comportements sociaux par tests d'ajustement de modèles linéaires généralisés

Se référant à la distribution spatiale des organismes , l'agrégation peut être définie comme tout rassemblement, entraînant une plus grande densité locale des individus au sein de l'environnement, tandis que le comportement synchronisé se réfère à l'échelle temporelle et se produit lorsqu'un grand nombre d'individus agissent de manière coordonnée. En éthologie animale, ces comportements peuvent notamment être détectés respectivement dans des expériences de choix binaires ou des tests de synchronicité. L'analyse des résultats de ces expériences présente des caractéristiques spécifiques communes (réponses individuelles binaires, effectifs inégaux entre les répétitions, dépendance des choix individuels ) qui font les essais d'ajustement traditionnels échouent. L'utilisation du modèle linéaire généralisé (GLM) peut contourner ces écueils et de fournir un diagnostic fiable sur le comportement social des espèces étudiées par l'analyse de la qualité de l'ajustement (goodness of fit, GOF) sur GLM. Mais la taille de l'échantillon, totale ou par répétition, est souvent limitée dans ce type d'expériences par des raisons éthiques, spatiales ou comportementale, tandis que les tests d'adéquation des GLM présentent des propriétés asymptotiques, ce qui limite leur utilisation sur des échantillons de petite taille. Nous avons étudié les propriétés inférentielles (risque alpha et puissance) de trois tests (déviance, X ² et test de Farrington ), en cherchant à déterminer des combinaisons optimales de modèles expérimentaux et de tests d'inférence dans le cadre des expérimentations sur le comportement social.