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Algorithmes et structures de données Discussion :

Répartition suivant un pourcentage


Sujet :

Algorithmes et structures de données

  1. #1
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    Par défaut Répartition suivant un pourcentage
    Bonjour

    Je sèche vraiment sur un problème et je voudrais de l'aide , juste une piste:

    J'ai une table de données ayant en colonne des segments (ex: sexe (M ou F) , tranche age (T1 ,T2 ..) , ... j'en ai 9 au total. )
    L'idée en gros c'est q'un utilisateur entre des proportions sur tous les segments (1% M ,99% F ; 50%T ,50%T2 ....) et je tire les éléments correspondant dans la table d'origine.
    Mon problème c'est que tous les segments ne sont pas indépendants et donc le produit des proportions ne marche pas ici.

    Avez vous une idée d'un algorithme qui gère ce genre de problèmes ? Je suis preneur
    Merci d'avance

  2. #2
    Expert éminent sénior Avatar de Flodelarab
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    Par défaut
    Bonjour

    je tire les éléments correspondant dans la table d'origine.
    Combien d'éléments tirés ? Avec ou sans répétition ?
    Combien d'éléments dans la base ?
    Cette réponse vous apporte quelque chose ? Cliquez sur en bas à droite du message.

  3. #3
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    Créer et remplir avec les données neuf tableaux liés par les index, et tirer dans les tableaux en se servant des index pour conserver l'interdépendance.
    Et tu peux faire des tirages conjoints (et, ou, non) en posant des tests.
    Savoir pour comprendre et vice versa.

  4. #4
    Rédacteur/Modérateur

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    Par défaut
    En plus des questions posées par Flodelarab, il y a d'autres questions :
    - tu veux un tirage qui ressemble à de l'aléatoire, (et assez proche des proportions imposées)
    ou alors tu veux faire de la dentelle : je choisis un par un chacune des personnes pour avoir exactement les proportions imposées.

    - Le nombre de personnes sélectionnées est imposé à l'avance, ou bien tu peux l'ajuster pour avoir un meilleur résultat.

    - Parfois, dans des domaines similaires, on prend un certain nombre d'individus, pour que les proportions soient plus ou moins respectées, puis on corrige le tir, en donnant un poids (un coefficient) à chaque interviewé.
    C'est quelque chose qui n'est pas envisageable dans ton cas ?
    N'oubliez pas le bouton Résolu si vous avez obtenu une réponse à votre question.

  5. #5
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    Bonjour,

    Les pourcentages ne peuvent être qu'un objectif dont l'atteinte sera mécaniquement approximative.

    Démonstration caricaturale : si je ne tire au hasard qu'un seul individu, à part les 0% et les 100% aucun objectif n'est atteignable.
    Démonstration un peu plus subtile (pas trop, je fais ce que je peux) : supposons qu'après n tirages j'ai les proportions recherchées, le n+1 ne peux que rompre cet équilibre (sauf, et encore, si les objectifs sont tous en 0 et 100 % ce qui a peu d'intérêt).

    Un algorithme heuristique semble donc de circonstance :
    • je tire un individu au hasard.
    • si l'équilibre se rapproche de la cible, je garde ce tirage (il faut une mesure de distance à la cible, par exemple d(n+1) = sum((<critère_i> - cible_i)²) < d(n) où <x> représente la valeur moyenne de x sur n pour d(n) et (n+1) pour d(n+1). On peut le voir comme un calcul de corrélation (qu'importe le flacon...)
    • si l'équilibre ne se rapproche pas de la cible, je réitère l'opération et au bout de x essais (par exemple 10), je garde le "moins pire".
    • on réitère jusqu'à avoir le nombre de tirages voulus (si les doublons doivent être évités, on peut avoir soit un champ d'exclusion marqué à chaque tirage conservé, soit une table de brassage aléatoire parcourue en séquence - cette solution est moins efficace en consommation d'entrées mais plus rapide)


    Salutations
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  6. #6
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    @: Guesset: Comment ça "approximative" ?
    Si on veut 20% de cent items on en tire 20 et basta; on n'a même pas besoin de les tirer au hasard puisque (sauf biais) la variation des items est par nature aléatoire, que la variation soit régulière ou aléatoire la représentativité sera respectée.
    Savoir pour comprendre et vice versa.

  7. #7
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    Citation Envoyé par valentin03 Voir le message
    @: Guesset: Comment ça "approximative" ?
    Si on veut 20% de cent items on en tire 20 et basta; on n'a même pas besoin de les tirer au hasard puisque (sauf biais) la variation des items est par nature aléatoire, que la variation soit régulière ou aléatoire la représentativité sera respectée.
    De toutes façons extraire un pourcentage n'a de sens que si la variation des items est connue (ce qui rend l'extraction inutile), car sinon on peut tomber sur un cas (période) particulière (biais non maîtrisé).
    Et donc extraire un pourcentage n'a pas de sens.
    What else ?
    Savoir pour comprendre et vice versa.

  8. #8
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    Bonjour

    Citation Envoyé par valentin03 Voir le message
    @: Guesset: Comment ça "approximative" ?
    Si on veut 20% de cent items on en tire 20 et basta; on n'a même pas besoin de les tirer au hasard puisque (sauf biais) la variation des items est par nature aléatoire, que la variation soit régulière ou aléatoire la représentativité sera respectée.
    Ce n'est pas une extraction de 20 % et basta, mais un tirage qui donnera 20% de telle catégorie et 80 % autre. Exemple : 10% M/90% F, 300 tirages devraient ramener 30 hommes et 270 femmes. Cela semble facile.

    Mais ici on veut non un seul pourcentage mais un profil de n pourcentages. Exemple : 20% de femmes, 50% de tranche d'age T2 (hommes comme femmes), 5% dans la classe pro C3 (hommes/femmes, Tranche indifférenciée). C'est un peu plus difficile souvent approximatif voire inatteignable (100% moins de 5 ans, 100% chef d'entreprise ).

    Valéry disait que ce qui est simple est faux et ce qui est complexe est inutile .

    Salutations
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