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Statistiques, Data Mining et Data Science Discussion :

Écart à la moyenne et taille de données


Sujet :

Statistiques, Data Mining et Data Science

  1. #1
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    Par défaut Écart à la moyenne et taille de données
    Bonjour,

    je travaille avec des poids de chargement de camion. Dans mes tests statistiques j'ai un calcul d'écart à la moyenne pour un camion donné, et un type de chargement.
    Je dis arbitrairement que pour un écart de 20% j'ai une alerte.

    Le problème c'est que pour des petits poids de chargement sur des matières légères (ex : 200kgs), les variations de 20% sont normales et polluent les alertes.

    Je me demande quelle méthode mathématique utiliser pour détecter les poids qui sortent de la norme tout en tenant compte du fait que la variabilité dépend de la densité de la matière.

    Merci pour votre aide

  2. #2
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    Avatar de anapurna
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    salut

    comment calcul tu ton poids

    quels sont les éléments disponible à ta disposition

    je suppose que tu connais
    - la masse volumique de ta matiere
    - le volume de ton camion
    - l'encombrement unitaire de ta matiere (gros cailloux <> petit cailloux <> sable)

    j'imagine que pour des gros cailloux il y a plus de volume vide que pour des petit cailloux meme si la masse volumique est la meme

    dans ton cas
    je calculerais le poids volumique du chargement et le poids reel
    j'appliquerais un % de perte d'espace sur le poids volumique
    et ensuite ferais une alerte si la difference entre le poids reel et le poids calculé different de plus de 20%

    le calcul moyen ne peut etre valable que si le chargement est homogene
    Nous souhaitons la vérité et nous trouvons qu'incertitude. [...]
    Nous sommes incapables de ne pas souhaiter la vérité et le bonheur, et sommes incapables ni de certitude ni de bonheur.
    Blaise Pascal
    PS : n'oubliez pas le tag

  3. #3
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    Si je lis ton message tel quel, tu dis que tu veux détecter les anomalies, par exemple les poids trop faibles, mais que tu ne veux pas que les poids rtop faibles ressortent en anomalie... c'est bizarre.

    J'imagine qu'en fait, tu n'as pas une série de données mais plusieurs séries de données. En d'autres mots, tu connais le type de produit qui est dans le camion, et selon le produit, il faut déterminer des seuils mini/maxi.
    As-tu endendu parler des notions d'écart-type ...

    Et si tu veux raisonner en pourcentage, avoir le même ratio +-20 % quelque soit le type de chargement , tu vas effectivement avoir des problèmes. Une variation de 20% sur un chargement de 10 Tonnes, c'est beaucoup, alors qu'une variation de 20% sur un chargement de 200kg, c'est peu.
    Ce que tu peux faire pour garder la logique actuelle, et limiter ces erreurs, c'est ajouter forfaitairement un certain montant, disons 500kg.

    Exemple, pour un certain produit, le chargement normal est de 200kg. Avec un seuil fixe de 20%, ça t'autorise une variation de 40kg. Si tu ajoutes 500kg, tu vas accepter une varaition de 20%*(200+500), c'est à dire 140kg.
    Pour les très gros poids, cette modification ne changera quasiment rien. Mais pour les petits poids, ça va avoir un impact.

    Ceci dit, peut-être que je n'ai rien compris à la question.
    N'oubliez pas le bouton Résolu si vous avez obtenu une réponse à votre question.

  4. #4
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    Bonjour,

    @tbc92 : si si en résumé c'est bien ça. Je n'ai malheureusement que peu d'information sur les camions à part les immatriculations.
    J'ai donc une série de poids associés à des immatriculations et des matières.

    L'idée c'est d'alerter quand un chargement pour une immat donnée et une matière donnée varie trop. Les pourcentage ca marche à peu près sur les poids lourds (même si c'est empirique) mais très mal sur les poids faibles, ca créée des faux positifs (comme vous l'avez compris).

    Je me doute qu'il y a quelque chose à faire avec l'écart type mais celui-ci dépend aussi des anomalies qui auront servi à le créer...
    Je visualise un ensemble de points et des points hors-zone qu'on pourrait sortir, mais je ne sais pas bien comment cela se traduit mathématiquement.

    Dans un premier temps votre "truc" va en tout cas m'aider à réduire les faux positifs.

    Merci

  5. #5
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    Il n'y a AUCUNE méthode mathématique qui peut détecter ce que tu considères comme une anomalie. C'est à toi de trouver un critère compréhensible par une machine stupide. Si tu donnes plus de détails, on pourra t'aider dans quelle direction chercher, parce qu'on n'est pas des ordis.
    Ce qui s'énonce clairement se conçoit bien ( Le hautbois)

  6. #6
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    Par défaut Écart à la moyenne et taille de données
    Bonjour,

    J'ai l'impression que le problème deviendra ingérable si l'on entre dans des considérations de masse volumique.

    Si j'ai bien compris, la masse réelle (m') mesurée sur la balance dépasse souvent la masse réglementaire (m) notée sur les registres, et il faut que l'écart E = m' - m ne dépasse pas 20 % de (m) dans le cas des véhicules de gabarit moyen ou élevé.
    Les ennuis se rencontrent aux faibles charges, pour lesquelles un excès relativement plus important est sans conséquence.

    Voici une fonction très simple exprimant l'excès de charge à ne pas dépasser:

    a) pour m < Mlimite , E = E0 (valeur constante à faible charge);
    b) pour m > Mlimite , E = 0.2 * m (excès proportionnel à la masse réglementaire).

    Le raccordement des deux branches rectilignes du graphe E = F(m) a lieu pour E0 = 0.2 * Mlimite , soit donc pour la charge:
    Mlimite = E0/0.2 = 5 * E0 .

    Il te suffit donc de donner une valeur raisonnable à (E0): charge transportable sans problème par un petit camion théoriquement vide.


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  7. #7
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    @wiwaxia
    J'admire encore ta capacité à remplir les vides ...
    Comme je viens de le faire sur un autre fil, je te mets en garde contre les conséquences que cela pourrait avoir si tu te trompes.
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  8. #8
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    Par défaut Écart à la moyenne et taille de données
    Citation Envoyé par francois66 Voir le message
    ... Je visualise un ensemble de points et des points hors-zone qu'on pourrait sortir, mais je ne sais pas bien comment cela se traduit mathématiquement ...
    Voilà une piste intéressante, qui permettrait de trouver la frontière séparant les charges acceptables de celles qui ne le sont plus.

    Porter sur un repère les points de coordonnées (m, m'), dont chacun correspond à un véhicule particulier, et en utilisant de la couleur:
    - points noirs (ou bleus) pour les chargements conformes, où (m') garde une valeur raisonnable,
    - points rouges dans les autres cas, lorsque (m') est trop élevée.
    Tu pourrais même y distinguer deux sortes de chargements, en traçant par exemple:
    - des carrés (ou des cercles) pleins pour les matériaux de densité moyenne ou élevée, les plus courants (?),
    - des carrés vides dans le cas des matériaux anormalement légers.

    La limite entre les deux régions devrait apparaître spontanément sur le diagramme, et confirmer celle déjà connue aux charges moyennes ou fortes: m' = 1.2 * m .


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