Monthly Archives: May 2020

INF7100

INF7100, statistiques

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La seconde partie de mon intervention sur la science des données, dans le cadre du cours INF7100 portera sur les statistiques, univariées et multivarirées. Le plan sera le suivant

  • 201: De la Statistique aux Sciences de Données pdf video (14:24)
  • 211: Fonctions Usuelles en Statistique (fonction de réparition, densité, histogramme) pdf video (28:37)
  • 221: Indicateurs Statistique: Valeur Centrale (moyenne) pdf video (32:56)
  • 222: Indicateurs Statistique: Dispersion (variance, inégalités) pdf video (22:21)
  • 223: Indicateurs Statistique: Approximations (approximation normale) pdf video (18:42)
  • 224: Indicateurs Statistique: Quantiles pdf video (24:54)
  • 231: Inférence (statistique bayésienne) pdf video (39:33)
  • 241: Tests Statistiques (1) (tests, significativité, p-value) pdf video (43:41)
  • 242: Tests Statistiques (2) (erreurs) pdf video (16:51)
  • 261: Statistiques Bivariées pdf video (25:16)
  • 271: Statistiques Multivariées: Projections pdf video (29:06)
  • 272: Statistiques Multivariées: Clusters pdf video (32:21)
  • 281: Réseaux et Graphs pdf video (32:40)
  • 291: Données Chronologiques pdf video (29:01)

 

INF7100

INF7100, “rappels” de maths

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En parallèle des trois parties de mon intervention sur la science des données, dans le cadre du cours INF7100, j’ai mis en ligne une série des capsules de “rappels” de maths.

  • 401: Concepts généraux (logarithme, exponentielle, dérivée, intégrale, approximation) pdf video (38:57)
  • 411: Optimisation (condition du premier ordre, descente de gradient, Lagrangien) pdf video (31:33)
  • 412: Ensembles (intersection, unions, fusion de bases, convexité, centroïdes) pdf video (10:13)
  • 421: Vecteurs et Matrices (orthogonalité, distance, norme, tenseurs) pdf video (43:20)
  • 422: Algèbre Linéaire (déterminant, valeurs propres, vecteurs propres, formes quadratiques, approximations) pdf
  • 423: Coordonnées (données circulaires, coordonnées polaires, projection, spatial) pdf
  • 431: Loi Gaussienne (loi normale, cas multivariée, limite et approximation, loi des grands nombres) pdf video (17:37)
  • 432: Lois Puissance (changement d’échelle, loi puissance, Zipf, Benford) pdf
  • 433: Loi de Durée (loi géométrique, loi exponentielle, loi de Poisson, loi des petits nombres) pdf
  • 434: Modèle de Markov (données séquentielles) pdf
INF7100

INF7100, les données

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La première partie de mon intervention sur la science des données, dans le cadre du cours INF7100 portera sur les données (et la distinction entre les données d’observations et les données d’expérience). Le plan est le suivant

  • 111: Observation vs. Expérimentation pdf video (19:48)
  • 112: Données Observationnelles et Biais pdf video (22:39)
  • 121: Paradoxe de Simpson pdf video (22:24)
  • 122: Recherche de Contrefactuels pdf video (25:27)
  • 123: A/B Testing et Renforcement pdf video (12:13)
  • 131: Incertitude (1) pdf video (39:01)
  • 132: Incertitude (2) pdf video (41:45)

(oui je suis passé sur youtube pour ce cours… mon compte viméo a malheureusement été suspendu… et toutes les capsules de mon cours précédent ne sont plus visibles)

Publications

COVID19 pandemic control: balancing detection policy and lockdown intervention under ICU sustainability

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After almost two months, with Romuald Elie, Chi (Tran Viet Chi) and Mathieu Laurière, we finally have a draft of the paper related to our recent work, entitled “COVID-19 pandemic control: balancing detection policy and lockdown intervention under ICU sustainability” (available on HAL ArXiv and MedrXiv)

Our model is an extention of the classical SIR model, but more realistic for the COVID-19 (pronounded “cider”)

We use scenarios to see the impact on various quantities

but also optimal control to see the best strategy, when it comes to lockdown, and testing. All comments are welcome…

 

Publications

Quelles limites pour les algorithmes d’apprentissage ?

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Avec Michel Denuit, on vient de publier un court article, quelles limites pour les algorithmes d’apprentissage ? Une version en anglais devrait paraître dans un ouvrage collectif dans les semaines à venir.

Une étape essentielle du processus de tarification est le choix de l’algorithme qui permettra de calculer la prime à partir de données passées. En assurance, les modèles prédictifs sont partout : il peut s’agir de calculer la prime demandée pour couvrir les dommages causés à un bien, ou encore d’un score interne de suspicion de fraude sur un sinistre. Ce papier discute des limites de l’application des algorithmes prédictifs en assurance en revenant sur les notions de segmentation des risques et d’hétérogénéité.

Demography

Prédire le nombre de morts, suite

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Il y a quelques jours, un tweet de Baptiste Coulmont m’inspirait un billet sur l’estimation de la surmortalité, en France. Ce soir, c’est un tweet d’Alexandre Blanchet, qui parlait de surmortalité, au Québec.

J’étais surpris, parce que la prévision est bien au dessus des années passés contrairement à ce qu’on pouvait observer en France. En repartant des codes d’Alexandre (data_prep.R puis predictions.R) j’ai remis un peu en forme le graphique, pour avoir la vision de long-terme, pour comprendre la tendance linéaire utilisée par Alexandre (qui utilise un modèle à la Buys-Ballot)

Je me disais qu’on pouvait tenter des modèles de lissages exponentiel, à la Holt-Winters,

library(forecast)
x=ts(df.l_training$deces,start = 2010, frequency = 12)
x.hw <- ets(x, model = "AAA")
autoplot(forecast(x.hw,24))

en version additive, ou multiplicative

x.hw2 <- ets(x, model = "MAM")
autoplot(forecast(x.hw2,24))

Je laisse à d’autre le soin de comparer aux nombres de morts observés depuis 2 mois, je reste fasciné pour ma part par la tendance à la hausse de la mortalité, depuis 10 ans… Et j’essayerais de comparer ces trois modèles dès que j’aurais finis mes corrections de copies de la session d’hiver.