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mooc-rr
Commit 54d16143 authored by 3e6bf7b47a05a05ae3d6af86121dcb5d's avatar 3e6bf7b47a05a05ae3d6af86121dcb5d
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module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
View file @ 54d16143
#+TITLE: Votre titre #+TITLE: À propos du calcul de $\pi$
#+AUTHOR: Votre nom #+AUTHOR: François Févotte
#+DATE: La date du jour #+DATE: 2020-04-06
#+LANGUAGE: fr #+LANGUAGE: fr
# #+PROPERTY: header-args :eval never-export # #+PROPERTY: header-args :eval never-export
...@@ -11,83 +11,67 @@ ...@@ -11,83 +11,67 @@
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script> #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script> #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
* Quelques explications * En demandant à la lib maths
Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut /approximativement/ :
python. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être #+begin_src python :results value :exports both :session
exporté au format HTML, PDF, et Office. Pour plus de détails sur from math import *
org-mode vous pouvez consulter https://orgmode.org/guide/. pi
#+end_src
Lorsque vous utiliserez le raccourci =C-c C-e h o=, ce document sera #+RESULTS:
compilé en html. Tout le code contenu sera ré-exécuté, les résultats : 3.141592653589793
récupérés et inclus dans un document final. Si vous ne souhaitez pas
ré-exécuter tout le code à chaque fois, il vous suffit de supprimer
le # et l'espace qui sont devant le ~#+PROPERTY:~ au début de ce
document.
Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code * En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
python de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~):
#+begin_src python :results output :exports both Mais calculé avec la *méthode* des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait comme
print("Hello world!") *approximation* :
#+end_src #+BEGIN_SRC python :results value :exports both :session
import numpy as np
np.random.seed(seed=42)
N = 10000
x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2)
2/(sum((x+np.sin(theta))>1)/N)
#+END_SRC
#+RESULTS: #+RESULTS:
: Hello world! : 3.128911138923655
Voici la même chose, mais avec une session python, donc une * Avec un argument "fréquentiel" de surface
persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant
~C-c C-c~). Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d'appel
#+begin_src python :results output :session :exports both à la fonction sinus se base sur le fait que si $X \sim U(0,1)$ et $Y \sim
import numpy U(0,1)$ alors $P\left[X^2 + Y^2 \leq 1\right] = \pi/4$ (voir [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][méthode de Monte
x=numpy.linspace(-15,15) Carlo sur Wikipedia]]). Le code suivant illustre ce fait :
print(x) #+BEGIN_SRC python :results output file :exports both :session :var matplot_lib_filename="montecarlo.png"
#+end_src import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(seed=42)
N = 1000
x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
accept = (x*x+y*y) <= 1
reject = np.logical_not(accept)
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2, edgecolor=None)
ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2, edgecolor=None)
ax.set_aspect('equal')
plt.savefig(matplot_lib_filename)
print(matplot_lib_filename)
#+END_SRC
#+RESULTS: #+RESULTS:
#+begin_example [[file:montecarlo.png]]
[-15. -14.3877551 -13.7755102 -13.16326531 -12.55102041
-11.93877551 -11.32653061 -10.71428571 -10.10204082 -9.48979592 Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en
-8.87755102 -8.26530612 -7.65306122 -7.04081633 -6.42857143 comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à 1 :
-5.81632653 -5.20408163 -4.59183673 -3.97959184 -3.36734694 #+BEGIN_SRC python :results value :exports both :session
-2.75510204 -2.14285714 -1.53061224 -0.91836735 -0.30612245 4*np.mean(accept)
0.30612245 0.91836735 1.53061224 2.14285714 2.75510204 #+END_SRC
3.36734694 3.97959184 4.59183673 5.20408163 5.81632653
6.42857143 7.04081633 7.65306122 8.26530612 8.87755102
9.48979592 10.10204082 10.71428571 11.32653061 11.93877551
12.55102041 13.16326531 13.7755102 14.3877551 15. ]
#+end_example
Et enfin, voici un exemple de sortie graphique:
#+begin_src python :results output file :session :var matplot_lib_filename="./cosxsx.png" :exports results
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(x,numpy.cos(x)/x)
plt.tight_layout()
plt.savefig(matplot_lib_filename)
print(matplot_lib_filename)
#+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
[[file:./cosxsx.png]] : 3.112
Vous remarquerez le paramètre ~:exports results~ qui indique que le code
ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous
recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas changer ce paramètre
(indiquer ~both~) car l'objectif est que vos analyses de données soient
parfaitement transparentes pour être reproductibles.
Attention, la figure ainsi générée n'est pas stockée dans le document
org. C'est un fichier ordinaire, ici nommé ~cosxsx.png~. N'oubliez pas
de le committer si vous voulez que votre analyse soit lisible et
compréhensible sur GitLab.
Enfin, n'oubliez pas que nous vous fournissons dans les ressources de
ce MOOC une configuration avec un certain nombre de raccourcis
claviers permettant de créer rapidement les blocs de code python (en
faisant ~<p~, ~<P~ ou ~<PP~ suivi de ~Tab~).
Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces
informations et les remplacer par votre document computationnel.
module2/exo2/exercice_python_fr.org
View file @ 54d16143
#+TITLE: Votre titre #+TITLE: Exercice 02
#+AUTHOR: Votre nom #+AUTHOR: Votre nom
#+DATE: La date du jour #+DATE: La date du jour
#+LANGUAGE: fr #+LANGUAGE: fr
...@@ -11,83 +11,65 @@ ...@@ -11,83 +11,65 @@
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script> #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script> #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
* Quelques explications
Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code #+BEGIN_SRC python :exports none :session
python. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être import numpy
exporté au format HTML, PDF, et Office. Pour plus de détails sur #+END_SRC
org-mode vous pouvez consulter https://orgmode.org/guide/.
Lorsque vous utiliserez le raccourci =C-c C-e h o=, ce document sera * Les données
compilé en html. Tout le code contenu sera ré-exécuté, les résultats
récupérés et inclus dans un document final. Si vous ne souhaitez pas
ré-exécuter tout le code à chaque fois, il vous suffit de supprimer
le # et l'espace qui sont devant le ~#+PROPERTY:~ au début de ce
document.
Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code #+begin_src python :results output :exports code :session
python de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~): x = [14.0, 7.6, 11.2, 12.8, 12.5, 9.9, 14.9, 9.4, 16.9, 10.2, 14.9, 18.1, 7.3,
9.8, 10.9,12.2, 9.9, 2.9, 2.8, 15.4, 15.7, 9.7, 13.1, 13.2, 12.3, 11.7, 16.0,
#+begin_src python :results output :exports both 12.4, 17.9, 12.2, 16.2, 18.7, 8.9, 11.9, 12.1, 14.6, 12.1, 4.7, 3.9, 16.9, 16.8,
print("Hello world!") 11.3, 14.4, 15.7, 14.0, 13.6, 18.0, 13.6, 19.9, 13.7, 17.0, 20.5, 9.9, 12.5,
13.2, 16.1, 13.5, 6.3, 6.4, 17.6, 19.1, 12.8, 15.5, 16.3, 15.2, 14.6, 19.1,
14.4, 21.4, 15.1, 19.6, 21.7, 11.3, 15.0, 14.3, 16.8, 14.0, 6.8, 8.2, 19.9,
20.4, 14.6, 16.4, 18.7, 16.8, 15.8, 20.4, 15.8, 22.4, 16.2, 20.3, 23.4, 12.1,
15.5, 15.4, 18.4, 15.7, 10.2, 8.9, 21.0]
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
: Hello world!
Voici la même chose, mais avec une session python, donc une * Quelques statistiques
persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant
~C-c C-c~). ** Moyenne
#+begin_src python :results output :session :exports both
import numpy #+BEGIN_SRC python :results value :exports both :session
x=numpy.linspace(-15,15) "%.2f" % numpy.mean(x)
print(x) #+END_SRC
#+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
#+begin_example : 14.11
[-15. -14.3877551 -13.7755102 -13.16326531 -12.55102041
-11.93877551 -11.32653061 -10.71428571 -10.10204082 -9.48979592
-8.87755102 -8.26530612 -7.65306122 -7.04081633 -6.42857143 ** Ecart-type
-5.81632653 -5.20408163 -4.59183673 -3.97959184 -3.36734694
-2.75510204 -2.14285714 -1.53061224 -0.91836735 -0.30612245 #+BEGIN_SRC python :results value :exports both :session
0.30612245 0.91836735 1.53061224 2.14285714 2.75510204 "%.2f" % numpy.std(x, ddof=1)
3.36734694 3.97959184 4.59183673 5.20408163 5.81632653 #+END_SRC
6.42857143 7.04081633 7.65306122 8.26530612 8.87755102
9.48979592 10.10204082 10.71428571 11.32653061 11.93877551
12.55102041 13.16326531 13.7755102 14.3877551 15. ]
#+end_example
Et enfin, voici un exemple de sortie graphique:
#+begin_src python :results output file :session :var matplot_lib_filename="./cosxsx.png" :exports results
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(x,numpy.cos(x)/x)
plt.tight_layout()
plt.savefig(matplot_lib_filename)
print(matplot_lib_filename)
#+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
[[file:./cosxsx.png]] : 4.334094455301447
Vous remarquerez le paramètre ~:exports results~ qui indique que le code ** Médiane
ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous
recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas changer ce paramètre #+BEGIN_SRC python :results value :exports both :session
(indiquer ~both~) car l'objectif est que vos analyses de données soient "%.2f" % numpy.median(x)
parfaitement transparentes pour être reproductibles. #+END_SRC
Attention, la figure ainsi générée n'est pas stockée dans le document #+RESULTS:
org. C'est un fichier ordinaire, ici nommé ~cosxsx.png~. N'oubliez pas : 14.5
de le committer si vous voulez que votre analyse soit lisible et
compréhensible sur GitLab.
Enfin, n'oubliez pas que nous vous fournissons dans les ressources de ** Valeurs extrêmes
ce MOOC une configuration avec un certain nombre de raccourcis
claviers permettant de créer rapidement les blocs de code python (en #+BEGIN_SRC python :results value :exports both :session
faisant ~<p~, ~<P~ ou ~<PP~ suivi de ~Tab~). numpy.min(x), numpy.max(x)
#+END_SRC
Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces
informations et les remplacer par votre document computationnel. #+RESULTS:
| 2.8 | 23.4 |
module2/exo3/exercice_python_fr.org
View file @ 54d16143
#+TITLE: Votre titre #+TITLE: Exercice 02-3 : Réaliser un affichage graphique
#+AUTHOR: Votre nom #+AUTHOR: Votre nom
#+DATE: La date du jour #+DATE: La date du jour
#+LANGUAGE: fr #+LANGUAGE: fr
...@@ -11,59 +11,33 @@ ...@@ -11,59 +11,33 @@
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script> #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script> #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
* Quelques explications #+BEGIN_SRC python :exports none :session
import numpy
Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code import matplotlib.pyplot as plt
python. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être #+END_SRC
exporté au format HTML, PDF, et Office. Pour plus de détails sur
org-mode vous pouvez consulter https://orgmode.org/guide/.
Lorsque vous utiliserez le raccourci =C-c C-e h o=, ce document sera
compilé en html. Tout le code contenu sera ré-exécuté, les résultats
récupérés et inclus dans un document final. Si vous ne souhaitez pas
ré-exécuter tout le code à chaque fois, il vous suffit de supprimer
le # et l'espace qui sont devant le ~#+PROPERTY:~ au début de ce
document.
Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code
python de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~):
#+begin_src python :results output :exports both
print("Hello world!")
#+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
: Hello world!
Voici la même chose, mais avec une session python, donc une * Les données
persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant
~C-c C-c~). #+begin_src python :results output :exports code :session
#+begin_src python :results output :session :exports both x = [14.0, 7.6, 11.2, 12.8, 12.5, 9.9, 14.9, 9.4, 16.9, 10.2, 14.9, 18.1, 7.3,
import numpy 9.8, 10.9,12.2, 9.9, 2.9, 2.8, 15.4, 15.7, 9.7, 13.1, 13.2, 12.3, 11.7, 16.0,
x=numpy.linspace(-15,15) 12.4, 17.9, 12.2, 16.2, 18.7, 8.9, 11.9, 12.1, 14.6, 12.1, 4.7, 3.9, 16.9, 16.8,
print(x) 11.3, 14.4, 15.7, 14.0, 13.6, 18.0, 13.6, 19.9, 13.7, 17.0, 20.5, 9.9, 12.5,
13.2, 16.1, 13.5, 6.3, 6.4, 17.6, 19.1, 12.8, 15.5, 16.3, 15.2, 14.6, 19.1,
14.4, 21.4, 15.1, 19.6, 21.7, 11.3, 15.0, 14.3, 16.8, 14.0, 6.8, 8.2, 19.9,
20.4, 14.6, 16.4, 18.7, 16.8, 15.8, 20.4, 15.8, 22.4, 16.2, 20.3, 23.4, 12.1,
15.5, 15.4, 18.4, 15.7, 10.2, 8.9, 21.0]
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
#+begin_example
[-15. -14.3877551 -13.7755102 -13.16326531 -12.55102041
-11.93877551 -11.32653061 -10.71428571 -10.10204082 -9.48979592
-8.87755102 -8.26530612 -7.65306122 -7.04081633 -6.42857143
-5.81632653 -5.20408163 -4.59183673 -3.97959184 -3.36734694
-2.75510204 -2.14285714 -1.53061224 -0.91836735 -0.30612245
0.30612245 0.91836735 1.53061224 2.14285714 2.75510204
3.36734694 3.97959184 4.59183673 5.20408163 5.81632653
6.42857143 7.04081633 7.65306122 8.26530612 8.87755102
9.48979592 10.10204082 10.71428571 11.32653061 11.93877551
12.55102041 13.16326531 13.7755102 14.3877551 15. ]
#+end_example
Et enfin, voici un exemple de sortie graphique: * Plot
#+begin_src python :results output file :session :var matplot_lib_filename="./cosxsx.png" :exports results
import matplotlib.pyplot as plt
#+begin_src python :results output file :session :var matplot_lib_filename="./plot.png" :exports results
plt.figure(figsize=(10,5)) plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(x,numpy.cos(x)/x) plt.plot(x)
plt.tight_layout() plt.tight_layout()
plt.savefig(matplot_lib_filename) plt.savefig(matplot_lib_filename)
...@@ -71,23 +45,19 @@ print(matplot_lib_filename) ...@@ -71,23 +45,19 @@ print(matplot_lib_filename)
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
[[file:./cosxsx.png]] [[file:./plot.png]]
Vous remarquerez le paramètre ~:exports results~ qui indique que le code * Histogramme
ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous
recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas changer ce paramètre
(indiquer ~both~) car l'objectif est que vos analyses de données soient
parfaitement transparentes pour être reproductibles.
Attention, la figure ainsi générée n'est pas stockée dans le document #+begin_src python :results output file :session :var matplot_lib_filename="./hist.png" :exports results
org. C'est un fichier ordinaire, ici nommé ~cosxsx.png~. N'oubliez pas plt.figure(figsize=(10,5))
de le committer si vous voulez que votre analyse soit lisible et plt.hist(x)
compréhensible sur GitLab. plt.tight_layout()
Enfin, n'oubliez pas que nous vous fournissons dans les ressources de plt.savefig(matplot_lib_filename)
ce MOOC une configuration avec un certain nombre de raccourcis print(matplot_lib_filename)
claviers permettant de créer rapidement les blocs de code python (en #+end_src
faisant ~<p~, ~<P~ ou ~<PP~ suivi de ~Tab~).
Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces #+RESULTS:
informations et les remplacer par votre document computationnel. [[file:./hist.png]]
module2/exo4/exercice_python_fr.org
View file @ 54d16143
This diff is collapsed.
module2/exo5/exo5_python_fr.org
View file @ 54d16143
...@@ -74,25 +74,44 @@ température (en Fahrenheit) et la pression (en psi), et enfin le ...@@ -74,25 +74,44 @@ température (en Fahrenheit) et la pression (en psi), et enfin le
nombre de dysfonctionnements relevés. nombre de dysfonctionnements relevés.
* Inspection graphique des données * Inspection graphique des données
Les vols où aucun incident n'est relevé n'apportant aucune information
sur l'influence de la température ou de la pression sur les
dysfonctionnements, nous nous concentrons sur les expériences où au
moins un joint a été défectueux.
#+begin_src python :results value :session *python* :exports both # Les vols où aucun incident n'est relevé n'apportant aucune information
data = data[data.Malfunction>0] # sur l'influence de la température ou de la pression sur les
data # dysfonctionnements, nous nous concentrons sur les expériences où au
#+end_src # moins un joint a été défectueux.
#+RESULTS: # #+begin_src python :results value :session *python* :exports both
: Date Count Temperature Pressure Malfunction # data = data[data.Malfunction>0]
: 1 11/12/81 6 70 50 1 # data
: 8 2/03/84 6 57 200 1 # #+end_src
: 9 4/06/84 6 63 200 1
: 10 8/30/84 6 70 200 1 # #+RESULTS:
: 13 1/24/85 6 53 200 2 # #+begin_example
: 20 10/30/85 6 75 200 2 # Date Count Temperature Pressure Malfunction
: 22 1/12/86 6 58 200 1 # 0 4/12/81 6 66 50 0
# 1 11/12/81 6 70 50 1
# 2 3/22/82 6 69 50 0
# 3 11/11/82 6 68 50 0
# 4 4/04/83 6 67 50 0
# 5 6/18/82 6 72 50 0
# 6 8/30/83 6 73 100 0
# 7 11/28/83 6 70 100 0
# 8 2/03/84 6 57 200 1
# 9 4/06/84 6 63 200 1
# 10 8/30/84 6 70 200 1
# 11 10/05/84 6 78 200 0
# 12 11/08/84 6 67 200 0
# 13 1/24/85 6 53 200 2
# 14 4/12/85 6 67 200 0
# 15 4/29/85 6 75 200 0
# 16 6/17/85 6 70 200 0
# 17 7/29/85 6 81 200 0
# 18 8/27/85 6 76 200 0
# 19 10/03/85 6 79 200 0
# 20 10/30/85 6 75 200 2
# 21 11/26/85 6 76 200 0
# 22 1/12/86 6 58 200 1
# #+end_example
Très bien, nous avons une variabilité de température importante mais Très bien, nous avons une variabilité de température importante mais
la pression est quasiment toujours égale à 200, ce qui devrait la pression est quasiment toujours égale à 200, ce qui devrait
...@@ -145,26 +164,27 @@ logmodel.summary() ...@@ -145,26 +164,27 @@ logmodel.summary()
#+begin_example #+begin_example
Generalized Linear Model Regression Results Generalized Linear Model Regression Results
============================================================================== ==============================================================================
Dep. Variable: Frequency No. Observations: 7 Dep. Variable: Frequency No. Observations: 23
Model: GLM Df Residuals: 5 Model: GLM Df Residuals: 21
Model Family: Binomial Df Model: 1 Model Family: Binomial Df Model: 1
Link Function: logit Scale: 1.0 Link Function: logit Scale: 1.0000
Method: IRLS Log-Likelihood: -3.6370 Method: IRLS Log-Likelihood: -3.9210
Date: Fri, 20 Jul 2018 Deviance: 3.3763 Date: Thu, 09 Apr 2020 Deviance: 3.0144
Time: 16:56:08 Pearson chi2: 0.236 Time: 12:50:13 Pearson chi2: 5.00
No. Iterations: 5 No. Iterations: 6
Covariance Type: nonrobust
=============================================================================== ===============================================================================
coef std err z P>|z| [0.025 0.975] coef std err z P>|z| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------- -------------------------------------------------------------------------------
Intercept -1.3895 7.828 -0.178 0.859 -16.732 13.953 Intercept 5.0850 7.477 0.680 0.496 -9.570 19.740
Temperature 0.0014 0.122 0.012 0.991 -0.238 0.240 Temperature -0.1156 0.115 -1.004 0.316 -0.341 0.110
=============================================================================== ===============================================================================
#+end_example #+end_example
L'estimateur le plus probable du paramètre de température est 0.0014 # L'estimateur le plus probable du paramètre de température est 0.0014
et l'erreur standard de cet estimateur est de 0.122, autrement dit on # et l'erreur standard de cet estimateur est de 0.122, autrement dit on
ne peut pas distinguer d'impact particulier et il faut prendre nos # ne peut pas distinguer d'impact particulier et il faut prendre nos
estimations avec des pincettes. # estimations avec des pincettes.
* Estimation de la probabilité de dysfonctionnant des joints toriques * Estimation de la probabilité de dysfonctionnant des joints toriques
La température prévue le jour du décollage est de 31°F. Essayons La température prévue le jour du décollage est de 31°F. Essayons
...@@ -187,36 +207,43 @@ print(matplot_lib_filename) ...@@ -187,36 +207,43 @@ print(matplot_lib_filename)
#+RESULTS: #+RESULTS:
[[file:proba_estimate_python.png]] [[file:proba_estimate_python.png]]
Comme on pouvait s'attendre au vu des données initiales, la D'après cette analyse, la probabilité d'échec des joints toriques serait
température n'a pas d'impact notable sur la probabilité d'échec des supérieure à 80% à pour une température de 31°F.
joints toriques. Elle sera d'environ 0.2, comme dans les essais
précédents où nous il y a eu défaillance d'au moins un joint. Revenons # Comme on pouvait s'attendre au vu des données initiales, la
à l'ensemble des données initiales pour estimer la probabilité de # température n'a pas d'impact notable sur la probabilité d'échec des
défaillance d'un joint: # joints toriques. Elle sera d'environ 0.2, comme dans les essais
# précédents où nous il y a eu défaillance d'au moins un joint. Revenons
#+begin_src python :results output :session *python* :exports both # à l'ensemble des données initiales pour estimer la probabilité de
data = pd.read_csv("shuttle.csv") # défaillance d'un joint:
print(np.sum(data.Malfunction)/np.sum(data.Count))
#+end_src # #+begin_src python :results output :session *python* :exports both
# data = pd.read_csv("shuttle.csv")
#+RESULTS: # print(np.sum(data.Malfunction)/np.sum(data.Count))
: 0.06521739130434782 # #+end_src
Cette probabilité est donc d'environ $p=0.065$, sachant qu'il existe # #+RESULTS:
un joint primaire un joint secondaire sur chacune des trois parties du # : 0.06521739130434782
lançeur, la probabilité de défaillance des deux joints d'un lançeur
est de $p^2 \approx 0.00425$. La probabilité de défaillance d'un des # Cette probabilité est donc d'environ $p=0.065$, sachant qu'il existe
lançeur est donc de $1-(1-p^2)^3 \approx 1.2%$. Ça serait vraiment # un joint primaire un joint secondaire sur chacune des trois parties du
pas de chance... Tout est sous contrôle, le décollage peut donc avoir # lançeur, la probabilité de défaillance des deux joints d'un lançeur
lieu demain comme prévu. # est de $p^2 \approx 0.00425$. La probabilité de défaillance d'un des
# lançeur est donc de $1-(1-p^2)^3 \approx 1.2%$. Ça serait vraiment
Seulement, le lendemain, la navette Challenger explosera et emportera # pas de chance... Tout est sous contrôle, le décollage peut donc avoir
avec elle ses sept membres d'équipages. L'opinion publique est # lieu demain comme prévu.
fortement touchée et lors de l'enquête qui suivra, la fiabilité des
joints toriques sera directement mise en cause. Au delà des problèmes # Seulement, le lendemain, la navette Challenger explosera et emportera
de communication interne à la NASA qui sont pour beaucoup dans ce # avec elle ses sept membres d'équipages. L'opinion publique est
fiasco, l'analyse précédente comporte (au moins) un petit # fortement touchée et lors de l'enquête qui suivra, la fiabilité des
problème... Saurez-vous le trouver ? Vous êtes libre de modifier cette # joints toriques sera directement mise en cause. Au delà des problèmes
analyse et de regarder ce jeu de données sous tous les angles afin # de communication interne à la NASA qui sont pour beaucoup dans ce
d'expliquer ce qui ne va pas. # fiasco, l'analyse précédente comporte (au moins) un petit
# problème... Saurez-vous le trouver ? Vous êtes libre de modifier cette
# analyse et de regarder ce jeu de données sous tous les angles afin
# d'expliquer ce qui ne va pas.
# Local Variables:
# org-babel-python-command: "/home/francois/.julia/conda/3/bin/python"
# org-confirm-babel-evaluate: nil
# End:
module2/exo5/freq_temp_python.png
View replaced file @ 21aae8b9 View file @ 54d16143
module2/exo5/freq_temp_python.png

12.3 KB | W: | H:

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