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Questions and Answers

Quels types de données nécessitent que les observations soient indépendantes ?

Données quantitatives

Données appariées

Données qualitatives

Données indépendantes (correct)

Quelle méthode est appropriée pour analyser des données appariées ?

Test de McNemar (correct)

Test de Mann-Whitney

Test de Kruskal-Wallis

Test de Student

Quel test statistique est utilisé pour comparer les moyennes de trois groupes ou plus ?

Test ANOVA (correct)

Test de Student

Test de Kruskal-Wallis

Test de Wilcoxon

Quel test est approprié pour tester la liaison entre une variable quantitative et une variable qualitative avec deux modalités ?

Test t de Student Signup and view all the answers

Les tests paramétriques reposent généralement sur quelle hypothèse concernant la distribution des données ?

Distribution normale Signup and view all the answers

Quel test statistique est une alternative au test t de Student en cas de non-normalité des données ?

Test de Mann-Whitney Signup and view all the answers

Quel test serait utilisé pour analyser la corrélation entre deux variables continues ?

Test de corrélation de Spearman Signup and view all the answers

Quelle caractéristique est généralement associée aux tests non paramétriques ?

Aucune estimation de paramètres Signup and view all the answers

Quelle est la principale condition d'utilisation des tests paramétriques ?

Les échantillons doivent suivre une distribution normale. Signup and view all the answers

Quel test est utilisé pour comparer les variances de deux échantillons ?

Test de Fisher Signup and view all the answers

Quel est un avantage des tests paramétriques par rapport aux tests non paramétriques ?

Ils sont plus puissants pour certaines données. Signup and view all the answers

À quoi sert le test de Student ?

Comparer les moyennes de deux groupes indépendants. Signup and view all the answers

Quelle hypothèse est testée lors d'un test ANOVA ?

Les moyennes des groupes sont égales. Signup and view all the answers

Quel est le rôle principal de la p-value dans les tests statistiques ?

Elle détermine si l'hypothèse nulle peut être rejetée. Signup and view all the answers

Quelle condition n'est pas nécessaire pour les tests non paramétriques ?

Distribution normale des données. Signup and view all the answers

Quel test statistique est utilisé pour comparer les moyennes de plusieurs groupes ?

Test ANOVA Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal de la courbe ROC dans l'apprentissage automatique ?

Sélectionner le seuil optimal de classification Signup and view all the answers

La régression logistique est principalement utilisée pour predire quel type de variable ?

Une variable de classe binaire Signup and view all the answers

Quelle est la fonction d'activation utilisée dans la régression logistique pour transformer la sortie ?

Fonction sigmoid Signup and view all the answers

Quel est le rôle du taux d'apprentissage dans la régression logistique ?

Mise à jour des coefficients pendant la descente de gradient Signup and view all the answers

Quels éléments constituent la matrice des caractéristiques de l'ensemble d'entraînement en régression logistique ?

Les observations et les caractéristiques Signup and view all the answers

Dans le cadre de l'analyse par régression, quelle étape intervient après avoir détecté les variables explicatives ?

Calculer la corrélation Signup and view all the answers

Quels sont les coefficients dans le modèle de régression logistique ?

Les poids associés à chaque caractéristique Signup and view all the answers

Pourquoi est-il important de valider le modèle après avoir appliqué la régression ?

Pour évaluer la performance et la précision des prédictions Signup and view all the answers

Quels types de données peuvent être utilisés dans l'apprentissage automatique ?

Données étiquetées et données non-étiquetées Signup and view all the answers

Quelle est la première étape du workflow de projets end-to-end en apprentissage automatique ?

Collecte de Données Signup and view all the answers

Quelles activités sont généralement comprises dans l'exploration et le prétraitement des données ?

Nettoyage et transformation des données Signup and view all the answers

Quel est l'objectif de l'évaluation et de la validation du modèle dans le processus d'apprentissage automatique ?

Estimer la précision et l'efficacité du modèle Signup and view all the answers

Quelle étape suit immédiatement la collecte des données dans le workflow de projets end-to-end ?

Exploration et Prétraitement des Données Signup and view all the answers

Dans quelle étape le modèle subit-il des ajustements pour améliorer ses performances ?

Optimisation et Réglage du Modèle Signup and view all the answers

Quel rôle joue la visualisation des données dans le processus de collecte et préparation des données ?

Faciliter l'interprétation des données Signup and view all the answers

Quelle méthode n'est PAS typiquement utilisée lors des activités de prétraitement des données ?

Formation du modèle Signup and view all the answers

Quel est l'un des principaux objectifs d'un titre de recherche?

Résumer clairement le problème étudié Signup and view all the answers

Quels éléments doivent être inclus dans un bon titre selon le rappel "OPLT"?

Objet, Population, Lieu, Temps Signup and view all the answers

Quelle est l'étape initiale à suivre dans la rédaction d'un manuscrit?

Annoncer l'objet de la recherche Signup and view all the answers

Quel type de verbe doit être utilisé pour formuler les objectifs de la recherche?

Verbes d'action Signup and view all the answers

Que doit faire l'introduction d'un manuscrit?

Circonscrire le sujet en décrivant la situation actuelle Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui peut compromettre le travail de recherche lors de la rédaction d'un manuscrit?

Des titres trop courts et vagues Signup and view all the answers

Dans quelle partie du manuscrit est-il crucial de présenter les choix de méthode d'investigation?

Partie méthodologique Signup and view all the answers

Quel doit être le résultat de la fin de l'introduction?

Préciser une question claire qui nécessite une réponse Signup and view all the answers

Quel est le premier élément à exposer dans le chapitre des résultats ?

Les résultats soutenant l'hypothèse de recherche Signup and view all the answers

Quelle méthode doit être évitée lors de la présentation des résultats ?

Interpréter les résultats Signup and view all the answers

Comment doit-on structurer la discussion des résultats ?

Rappeler les principaux résultats avant d'analyser Signup and view all the answers

Quelle est une des implications à mentionner dans la discussion des résultats ?

Proposer des études futures ou des pratiques Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui doit être formellement présenté dans le chapitre des résultats ?

Des tableaux et des figures Signup and view all the answers

Dans quelle partie de l'étude doit-on éviter de parler des résultats ?

Dans la méthodologie Signup and view all the answers

Quel est le principe au cœur de la discussion des résultats ?

Favoriser l'auto-critique Signup and view all the answers

Quel aspect doit être en valeur dans la discussion par rapport à ceux des autres ?

Les résultats de votre étude Signup and view all the answers

Study Notes

Formation complémentaire : méthodologie de recherche

Présentation de la méthodologie de recherche.
But : analyse de données.
Auteur : Oumayma BANOUAR du L2IS, FSTG, UCAM.

Analyse de données

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont basés sur des données.
Ces données sont aussi appelées échantillons, observations ou exemples.
Deux familles de jeux de données sont utilisées :
- Les données étiquetées : chaque observation est associée à une étiquette.
- Les données non étiquetées : aucune étiquette n'est associée.

Data Pipeline

Processus d'analyse de données pour l'apprentissage automatique.
Phases du pipeline :
- Exploration et validation des données.
- Nettoyage et transformation des données.
- Entraînement du modèle.
- Évaluation du modèle.
- Optimisation et réglage du modèle.
- Intégration et maintenance du modèle.

Collecte de données

Acquisition de données pertinentes pour l'entraînement et l'évaluation du modèle.
Exploration et prétraitement des données : analyse, nettoyage, normalisation, et transformation en format d'entraînement.
Choix du modèle et entraînement : sélection d'un algorithme de machine learning et entraînement sur les données.
Évaluation et validation du modèle : évaluation de la performance sur des données de validation ou de test.
Optimisation du modèle : ajustement des hyperparamètres et des paramètres du modèle pour améliorer la performance.
Déploiement et maintenance du modèle : intégration, suivi de la maintenance continue pour assurer la performance à long terme.

Collecte et préparation des données

Collecte et préparation des données : nettoyage, transformation, augmentation/réduction et échantillonnage des données.
Identification des attributs des données les plus pertinents.
Visualisation des données
Tests et interprétation.

Collecte des données

Définition des objectifs : définition claire des objectifs de la recherche. Définition des questions de recherche et des hypothèses ainsi que les variables à étudier.
Sélection de la méthode de collecte :
- Enquêtes et questionnaires.
- Entretiens.
- Observations.
- Sources secondaires.
- Expériences.
Conception des instruments de collecte : instruments pertinents et fiables.
Questionnaires : questions claires et non biaisées
Guides d'entretien : questions ouvertes pour des réponses détaillées
Fiches d'observation : aspects à observer et comment les enregistrer
Échantillonnage : techniques probabilistes ou non probabilistes (aléatoire, commodité, etc.)
Collecte des données : organisation rigoureuse pour des données cohérentes et précises.

Préparation des données

Exploration des données : analyse initiale pour comprendre structure, caractéristiques et tendances. Utilisation de statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type) et de visualisations.
Nettoyage des données : identification et correction des erreurs, valeurs manquantes, incohérences.
- Suppression de valeurs aberrantes
- Imputation de valeurs manquantes.
- Normalisation des données
Transformation des données : conversion en format plus approprié pour l'entraînement des modèles
- Transformation des données catégorielles en numériques
- Encodage des variables catégorielles
- Création de nouvelles caractéristiques à partir des existantes
- Réduction de la dimensionnalité
- Augmentation des données pour plus de robustesse

Préparation des données : données manquantes

Types de données manquantes (MCAR, MAR, NMAR)
- MCAR: (missing completely at random): la valeur est manquante de façon aléatoire.
- MAR: (missing at random): La probabilité de la valeur manquante est corrélée à une autre variable explicative connue.
- NMAR:(not missing at random): La probabilité de valeur manquante dépend d'une autre variable qui n'est pas observée

Préparation des données : Méthodes pour traiter les données manquantes

Suppression des observations
Imputation de valeurs artificielles
Imputation par la moyenne/mode
Imputation par régression

Modèles machine learning non supervisé : Clustering Kmeans

K-Means est un algorithme de clustering largement utilisé en apprentissage automatique non supervisé.
Objectif : regrouper un ensemble de données en un certain nombre de groupes (clusters).
Entrée : Nombre de clusters k et données d'entrée à clusteriser.
Étape 1 : Initialisation aléatoire de k points comme centres de clusters initiaux.
Étape 2 : Affectation des points aux clusters, calculer la distance entre le point et chaque centroïde, assigner au cluster celui le plus proche.
Étape 3 : Mise à jour des centroïdes, calculer le nouveau centroïde comme la moyenne des points attribués à ce cluster.
Étape 4 : Répéter les étapes 2 et 3 jusqu'à convergence.
Sortie : Affectations de cluster pour chaque point et centroïdes finaux pour chaque cluster.

Données non équilibrées

Le déséquilibre de classes peut entraîner des modèles biaisés.
Techniques d'oversampling/undersampling
- Oversampling : augmentation de la classe minoritaire.
- Undersampling : réduction de la classe majoritaire.

Validation et évaluation du modèle

Test fractionné : l'ensemble de données est divisé en ensemble d'entraînement et test.
Validation Croisée ou k-fold validation : L'ensemble de données est divisé en k ensembles, le modèle est entraîné, et chaque ensemble une fois en jeu pour l'évaluation.

Modèles de classification supervisés: Matrice de confusion

Précision : proportion des items pertinents parmi les items proposés
Rappel : proportion des items pertinents parmi l'ensemble des items pertinents

Validation et évaluation du modèle : Cas de classification binaire

Courbe ROC: représente la performance du modèle à différents seuils de classification pour sélectionner le seuil optimal.

Analyse par régression, régression logistique

Détecter la variable cible et les variables explicatives.
Calculer la corrélation entre variables.
Normaliser les données.
Appliquer la régression (multiple/logistique)
Sélectionner les variables les plus impactantes.
Valider le modèle (mesures en fonction de la régression).

Modèles machine learning supervisé

Régression logistique : utilisé pour la classification binaire.
Fonction sigmoid(z) : retourne 1 / (1 + exp(-z))
Fonction entraîner_regression_logistique(X, y, taux_apprentissage, nombre_iterations) : initialise les coefficients, calcule la prédiction, calcule l'erreur, met à jour les coefficients et retourne les coefficients appris.
Fonction prédire_regression_logistique(X, β) : calcule la prédiction, classe l'observation et retourne les prédictions.

Préparation des données : Réduction de dimensionnalité

Utilisation de l'analyse fonctionnelle : ACP (Analyse en Composantes Principales)
Résumer le tableau pour identifier les variables ou combinaisons de variables.
Identifier les composantes principales (CP) qui déterminent la différence entre individus.
Examiner la position des individus le long des CP
Étudier les relations des variables le long des CP.

Choix des tests statistiques

Chaque question de recherche correspond à un ou des tests.
Description (effectifs, moyen, écart-type, pourcentage, médiane)
Association (corrélation de Pearson et de Spearman)
Comparaison (t test, ANOVA, Chi-2).
Prédiction (Régression linéaire, régression logistique).

Variables à étudier

Variables qualitatives :
- Nominales: couleur des yeux, sexe, type de BAC, code postal, groupes sanguins, état matrimonial.
- Ordinales : mention du BAC, satisfaction, stade d'une maladie
Variables quantitatives :
- Continues : poids, taille, distance, salaire, vitesse.
- Discrètes : note, nombre d'enfants, nombre de pièces par maison.

Données indépendantes/appariées

Données indépendantes : les observations sont indépendantes les unes des autres, ex: résultats scolaires filles et garçons, dosage d’un produit chez différents groupes.
Données appariées : individus soumis à des mesures successives d’une même variable, ex: notes de copies, dosage d'un produit avant/après traitement.

Tests statistiques les plus couramment utilisés

Tests paramétriques : nécessitent une distribution normale des données (ex: Test t de Student, Test ANOVA, coefficient de corrélation - test de Pearson).
Tests non-paramétriques : ne nécessitent pas de distribution normale (ex: Test de Wilcoxon, Test de Mann–Whitney, Test de Kruskal-Wallis, Test de corrélation de Spearman).

Stratégie globale pour le choix des tests statistiques (diagramme)

Dépend de la normalité et de l'égalité des variances
Test de Student dans cas où la normalité et l'égalité des variances sont vérifiées, etc.

Tests de normalité de distribution

Ex: Vérifier si une variable numérique est normalement distribuée dans une population.
Méthode : Test de Kolmogorov-Smirnov.

Test de Dixon

Pour déterminer si une valeur est aberrante.
Calculer le rapport entre la différence entre une valeur et sa voisine et l'étendue globale des mesures.

Conclusion, résumé et annexes

Décrire de façon concise les points importants.
Rester clair dans la conclusion.
Résumé : doit donner une idée global sur le travail.
Annexes : doc détaillées, questionnaires, etc.

Bibliographie

Permettre aux lecteurs de trouver les sources utilisées dans la recherche.
Citations récentes et pertinentes.
Adhésion à la norme du journal.

Quelques consignes générales

Langue, style, etc.
Éviter de reprendre les informations d'autres auteurs sans les citer, utiliser les citations appropriées et les références bibliographiques.

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