Feat: tests en médecine pour l'ensSci
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Bertrand Benjamin 2021-05-18 11:24:12 +02:00
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@ -0,0 +1,50 @@
\documentclass[a4paper,10pt]{article}
\usepackage{myXsim}
\author{Benjamin Bertrand}
\title{Traitement des données}
\date{Mai 2021}
\pagestyle{empty}
\begin{document}
\includegraphics[scale=0.45]{./fig/resultat_test}
Dans toutes les questions suivantes, on suppose que l'on étudie une population de 1000 individus.
\begin{enumerate}
\item On s'intéresse au scénario vert (1\%).
\begin{enumerate}
\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.
\begin{center}
\begin{tabular}{}
\begin{tabular}{|*{4}{p{2.3cm}|}}
\hline
& Infecté & Non infecté & Total \\
\hline
Test positif & & & \\
\hline
Test non positif & & & \\
\hline
Total & & & 1000 \\
\hline
\end{tabular}
\end{tabular}
\end{center}
\item Calculer la probabilité d'être un vrai positif. Calculer la probabilité d'être un faux négatif.
\end{enumerate}
\item Même questions pour le scénario rouge (30\%).
\item Dépistage du cancer du seins: mammographie.
\includegraphics[scale=0.4]{./fig/param_mammo}
\includegraphics[scale=0.4]{./fig/indence}
On considère une population de \np{10000} femmes.
\begin{enumerate}
\item On suppose qu'elles ont toutes moins de 40ans. Calculer la probabilité de faux positif et de faux négatif.
\item Idem pour les femmes entre 50 et 55ans.
\end{enumerate}
\end{enumerate}
\end{document}

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@ -2,7 +2,7 @@ Intelligence Artificielle
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:date: 2021-04-07 :date: 2021-04-07
:modified: 2021-05-17 :modified: 2021-05-18
:authors: Benjamin Bertrand :authors: Benjamin Bertrand
:tags: Informatique, Probabilité :tags: Informatique, Probabilité
:category: EnsSci :category: EnsSci
@ -102,3 +102,9 @@ Introduction à la programmation web
Étape 5: Inférence Bayesienne Étape 5: Inférence Bayesienne
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Travail sur les tests en médecine
.. image:: ./5E_tests.pdf
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:alt: Tests covids et mammographie