Le package R bever est un outil dédié aux approches bayésiennes en modélisation d'événements extrêmes, avec un focus sur l'inférence de chaînes de Markov Monte-Carlo. Il ne met pas en œuvre directement l'estimation bayésienne ou l'inférence de tout modèle d'événements extrêmes, qui sont laissées à la discrétion du package revdbayes ou d'autres samplers MCMC tels que JAGS ou Stan. L'objectif de bever est de produire des résultats ou des graphiques classiques tels que des tableaux de retour ou des graphiques.

Ce projet vise à estimer des séries temporelles d'abondance pour les populations de saumon atlantique de Bretagne en utilisant une approche de modélisation hiérarchique bayésienne. Il intègre diverses données de différentes sources et de qualité variable dans le temps et dans l'espace pour produire des estimations homogènes de l'abondance, quel que soit le procédé de collecte des données.

Le projet de modélisation aide les entreprises à prendre des décisions éclairées en simulant des scénarios économiques, en analysant des données financières et en prédisant les tendances du marché.