Feat: tests en médecine pour l'ensSci
continuous-integration/drone/push Build is passing
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@ -0,0 +1,50 @@
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\documentclass[a4paper,10pt]{article}
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\usepackage{myXsim}
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\author{Benjamin Bertrand}
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\title{Traitement des données}
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\date{Mai 2021}
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\pagestyle{empty}
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\begin{document}
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\includegraphics[scale=0.45]{./fig/resultat_test}
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Dans toutes les questions suivantes, on suppose que l'on étudie une population de 1000 individus.
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\begin{enumerate}
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\item On s'intéresse au scénario vert (1\%).
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\begin{enumerate}
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\item Compléter le tableau suivant pour déterminer le nombre de personnes positives et réellement infectée ainsi que le que nombre de personne négative mais infectée.
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\begin{center}
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\begin{tabular}{}
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\begin{tabular}{|*{4}{p{2.3cm}|}}
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\hline
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& Infecté & Non infecté & Total \\
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\hline
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Test positif & & & \\
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\hline
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Test non positif & & & \\
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\hline
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Total & & & 1000 \\
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\hline
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\end{tabular}
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\end{tabular}
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\end{center}
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\item Calculer la probabilité d'être un vrai positif. Calculer la probabilité d'être un faux négatif.
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\end{enumerate}
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\item Même questions pour le scénario rouge (30\%).
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\item Dépistage du cancer du seins: mammographie.
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\includegraphics[scale=0.4]{./fig/param_mammo}
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\includegraphics[scale=0.4]{./fig/indence}
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On considère une population de \np{10000} femmes.
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\begin{enumerate}
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\item On suppose qu'elles ont toutes moins de 40ans. Calculer la probabilité de faux positif et de faux négatif.
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\item Idem pour les femmes entre 50 et 55ans.
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\end{enumerate}
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\end{enumerate}
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\end{document}
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@ -2,7 +2,7 @@ Intelligence Artificielle
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:date: 2021-04-07
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:date: 2021-04-07
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:modified: 2021-05-17
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:modified: 2021-05-18
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:authors: Benjamin Bertrand
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:authors: Benjamin Bertrand
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:tags: Informatique, Probabilité
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:tags: Informatique, Probabilité
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:category: EnsSci
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:category: EnsSci
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@ -102,3 +102,9 @@ Introduction à la programmation web
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Étape 5: Inférence Bayesienne
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Étape 5: Inférence Bayesienne
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Travail sur les tests en médecine
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.. image:: ./5E_tests.pdf
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:alt: Tests covids et mammographie
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Reference in New Issue