| Summary: | La modélisation de la croissance des arbres en milieu naturel est un élément clé de la
gestion des forêts. Les unités d’observations sont des placettes, soit une surface de forêt
circulaire de 400 m2. L’abondance des arbres sur une placette est caractérisée par leur
nombre, la hauteur dominante, la surface terrière et le volume de bois. La prévision de la
croissance de ces variables est donc un sujet d’intérêt pour les ingénieurs forestiers. On
retrouve dans la littérature diverses méthodes de prédiction, entre autres, celles basées
sur des modèles économétriques ou, plus récemment, sur des modèles de régression
linéaire mixte multivariée. Ce mémoire est un compte rendu théorique et pratique de
ces méthodes statistiques. Celles-ci sont appliquées et comparées à partir d’un jeu de
données provenant du réseau de placettes échantillons permanentes du Ministère des
Ressources naturelles et de la Faune du Québec, l’espèce d’arbre utilisé étant le pin gris. === The establishment of model for growth of trees in a natural environment is a key
element to the management of forests. The units of observations are plots, which is a
circular 400 m2 area of forest. The abundance of the trees on a plot is characterized by
their number, the dominant height, the basal area and the volume. Forecasting of the
growth of these variables is thus a subject of interest for the foresters. One finds in the
literature various methods of prediction, those based on econometric models or, more
recently, on multivariate mixed linear models. This essay is a theoretical and practical
report of these statistical methods. Those are applied and compared starting from a
data file coming from the network of permanent plots samples from ”le Ministère des
Ressources naturelles et de la Faune du Québec”. The species of tree used here is the
Jack pine. ===
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