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Séance de cours

Preuve de fraude dans l'analyse des données

Dans cours

CS-401: Applied data analysis

This course teaches the basic techniques, methodologies, and practical skills required to draw meaningful insights from a variety of data, with the help of the most acclaimed software tools in the data science world (pandas, scikit-learn, Spark, etc.) ...

Description

Cette séance de cours se penche sur une étude de cas où des chercheurs ont découvert des preuves de fraude dans une expérience de terrain sur la malhonnêteté. L’analyse révèle des anomalies dans la distribution des miles parcourus, des incohérences de police et des arrondis suspects, suggérant une falsification des données. La séance de cours examine les implications de ces résultats et remet en question l'intégrité de l'ensemble de données.

Enseignant·e·s (2)

Robert West

Robert West is a tenure-track assistant professor of computer science at EPFL, where he heads the Data Science Lab. In his research, he develops and applies techniques in machine learning, computational social science, natural language processing, social network analysis, and data mining. Bob also collaborates closely with the Wikimedia Foundation, in his role as a Wikimedia Research Fellow. Bob’s work has won several awards, including best/outstanding paper awards at ICWSM’21, ICWSM’19, and WWW’13, a best-paper runner-up award at WWW’16, a Google Faculty Research Award, a Facebook Research Award, a Hewlett-Packard Graduate Fellowship, and a Facebook Graduate Fellowship. He is actively involved in the research community, e.g., as an Associate Editor of ICWSM and EPJ Data Science and as a co-founder of the Wiki Workshop (held at WWW and ICWSM) and the Applied Machine Learning Days. Bob received his PhD in Computer Science from Stanford University, his MSc from McGill University, Canada, and his undergraduate degree from Technische Universität München, Germany.[Last updated: 25 Aug 2021]

Maria Brbic

Maria Brbic is an assistant professor in computer science at EPFL. Prior to joining EPFL, Maria was a postdoctoral researcher in Computer Science at Stanford University working with Jure Leskovec. She received her PhD degree from University of Zagreb in 2019, while also researching at Stanford University and University of Tokyo. Her research was awarded with the Fulbright Scholarship, L’Oreal UNESCO for Women in Science Scholarship, Branimir Jernej award for outstanding publication in biology and biomedicine, and Josip Loncar Silver Plaque award for the best doctoral dissertation. She has been named a Rising Star in EECS by MIT in 2021. Her research is focused on developing new machine learning methods and applying her methods to advance biomedical research.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Concepts associés (32)

Anomalie (physique)

En théorie quantique des champs, on dit qu'une symétrie de la théorie possède une anomalie (ou que la symétrie est anormale) lorsqu'elle est une invariance classique au niveau de l'action mais qu'elle est brisée une fois que la théorie est quantifiée. Plus précisément une anomalie survient lorsque le courant de Noether est conservé au niveau classique mais que les interactions quantiques brisent cette conservation. Cet article présente les différents types d'anomalies que l'on peut rencontrer en physique théorique.

Gauge anomaly

In theoretical physics, a gauge anomaly is an example of an anomaly: it is a feature of quantum mechanics—usually a one-loop diagram—that invalidates the gauge symmetry of a quantum field theory; i.e. of a gauge theory. All gauge anomalies must cancel out. Anomalies in gauge symmetries lead to an inconsistency, since a gauge symmetry is required in order to cancel degrees of freedom with a negative norm which are unphysical (such as a photon polarized in the time direction). Indeed, cancellation occurs in the Standard Model.

Gravitational anomaly

In theoretical physics, a gravitational anomaly is an example of a gauge anomaly: it is an effect of quantum mechanics — usually a one-loop diagram—that invalidates the general covariance of a theory of general relativity combined with some other fields. The adjective "gravitational" is derived from the symmetry of a gravitational theory, namely from general covariance. A gravitational anomaly is generally synonymous with diffeomorphism anomaly, since general covariance is symmetry under coordinate reparametrization; i.

Loi normale

En théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.

Loi stable

La loi stable ou loi de Lévy tronquée, nommée d'après le mathématicien Paul Lévy, est une loi de probabilité utilisée en mathématiques, physique et analyse quantitative (finance de marché). On dit qu'une variable aléatoire réelle est de loi stable si elle vérifie l'une des 3 propriétés équivalentes suivantes : Pour tous réels strictement positifs et , il existe un réel strictement positif et un réel tels que les variables aléatoires et aient la même loi, où et sont des copies indépendantes de .

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Séances de cours associées (30)

Variables aléatoires continues : idées de base

Explore les variables aléatoires continues et leurs propriétés, y compris les fonctions de support et de distribution cumulative.

Répercussions du mois de naissance sur le succès des athlètes

Enquêter sur la façon dont le mois de naissance influence le succès des athlètes, analyser l'ensemble de données des athlètes japonais pour explorer les tendances dans les dates de naissance et les professions.

Probabilité et statistiques

Couvre les distributions de probabilité, les moments et les variables aléatoires continues.

Variables aléatoires continues

Couvre les variables aléatoires continues, les fonctions de densité de probabilité et les distributions, avec des exemples pratiques.

Modèle de choix binaire

Couvre le modèle de choix binaire, les hypothèses de terme d'erreur, les constantes spécifiques, les invariances et les propriétés de distribution.

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Concepts associés (32)

Anomalie (physique)

Gauge anomaly

Gravitational anomaly

Loi normale

Loi stable

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