L’ huile de palme : Vrai/faux sur cet aliment controversé

Beaucoup de personnes sont persuadées qu’il faut manger peu gras et les plus informées évitent surtout les graisses saturées. Ce livre va vous montrer que ces idées ne sont pas forcément fondées. L’huile de palme a été stigmatisée et jetée à la vindicte populaire. Pourtant, elle n’est en rien toxique. Ses graisses saturées ont été longtemps diabolisées et suspectées de favoriser les maladies cardio-vasculaires. Mais ces notions répétées depuis 60 ans, sans être actualisées, se sont avérées fausses. Depuis une dizaine d’années, de nombreuses études scientifiques internationales ont permis de faire volte-face et de remettre les graisses saturées à leur juste place en nutrition. Que disent ces travaux ? NON, les acides gras saturés de l’huile de palme n’augmentent pas le cholestérol ! NON, l’huile de palme ne favorise pas les maladies cardio-vasculaires ! La démonstration scientifique faite dans ce livre vous montre que les critiques émises contre l’huile de palme sont périmées et injustifiées. Ces découvertes récentes ont créé une gêne dans les sociétés savantes et parmi les autorités sanitaires dans le monde entier. Il faudrait pourtant arriver à actualiser les conseils sanitaires et en terminer avec ce dogme du bannissement des acides gras saturés et de la dangerosité de l’huile de palme pour la santé. Quant à l’impact négatif de l’huile de palme sur l’environnement, le climat, la faune et la biodiversité, c’est un problème quasi réglé, seuls quelques irréductibles idéologues le mettent encore en avant. Aujourd’hui, la culture de l’huile de palme dite « RSPO » répond aux critères du développement durable et du respect des hommes et de l’environnement.

Cet ouvrage expose, de manière détaillée avec exemples à l'appui, différentes façons de répondre à un des problèmes statistiques les plus courants: la régression.

Cette nouvelle édition se décompose en cinq parties. La première donne les grands principes des régressions simple et multiple par moindres carrés. Les fondamentaux de la méthode, tant au niveau des choix opérés que des hypothèses et leur utilité, sont expliqués. La deuxième partie est consacrée à l'inférence et présente les outils permettant de vérifier les hypothèses mises en oeuvre. Les techniques d'analyse de la variance et de la covariance sont également présentées dans cette partie. Le cas de la grande dimension est ensuite abordé dans la troisième partie. Différentes méthodes de réduction de la dimension telles que la sélection de variables, les régressions sous contraintes (lasso, elasticnet ou ridge) et sur composantes (PLS ou PCR) sont notamment proposées. Un dernier chapitre propose des algorithmes (basé sur l'apprentissage/validation ou la validation croisée) qui permettent de comparer toutes ces méthodes. La quatrième partie se concentre sur les modèles linéaires généralisés et plus particulièrement sur les régressions logistique et de Poisson avec ou sans technique de régularisation. Une section particulière est consacrée au scoring en régression logistique. Enfin, la dernière partie présente l'approche non paramétrique à travers les splines, les estimateurs à noyau et des plus proches voisins.

La présentation témoigne d'un réel souci pédagogique des auteurs qui bénéficient d'une expérience d'enseignement auprès de publics très variés. Les résultats exposés sont replacés dans la perspective de leur utilité pratique grâce à l'analyse d'exemples concrets. Les commandes permettant le traitement des exemples sous R figurent dans le corps du texte. Enfin, chaque chapitre est complété par une suite d'exercices corrigés. Les codes, les données et les corrections des exercices se trouvent sur le site https://regression-avec-r.github.io/

Cet ouvrage s'adresse principalement à des étudiants de Master et d'écoles d'ingénieurs ainsi qu'aux chercheurs travaillant dans les divers domaines des sciences appliquées.