Forum de mathématiques - Bibm@th.net

Bonsoir,

Je ne connais rien à la cryptographie, mais je me permets une réponse quand même comme ceci me rappelle un codage que j'avais fait pour les mots de passe des usagers d'un de mes programmes il y a bien longtemps.
Il s'agissait de permettre aux usagers de choisir eux-mêmes leur mot de passe, sans que je puisse moi-même en avoir connaissance.

J'avais tout bêtement utilisé un petit calcul de CRC32 comme on en trouve dans les vérifications de paquet en télécommunications : cet algorithme quand on utilise les coefficients polynomiaux recommandés (par le CCITT je crois) de s'approcher du risque de collision minimal.

Ce que je veux dire est que ce nom de fichier pourrait bien être le résultat d'une transformation irréversible et que même en connaissant la méthode utilisée, on peut être renvoyé à la force de calcul brute pour trouver un mot de passe qui donne le même résultat.

Cordialement,

Milos

Cher Léon,

Ca fonctionne effectivement mais un point m'échappe dans la sortie :

Je comprends les deux premières valeurs (100-77 = 23, 100-96.8=3.2) mais pourquoi ce 10000 pour la troisième ? Avec 100-100=0, je ne vois pas pourquoi on n'a pas ((0-100 exp(-180/a)^2) ?
Merci de ton aide, amicalement

Bonsoir Léon et merci,

C'est assez stupéfiant, comme la méthode de Maple en donnant un sérieux indice donnait à quelques décimales près la même chose:

39.74344257 au lieu de ce tu obtiens, 39.74344310 !

Mais qu'est-ce que signifie dans ton code auquel je ne comprends rien de rien "nops(Y)", ou "location" ?

Un grand bravo à toi en tout cas

Merci encore,

Salut Freddy ,

Je l'ai bien recue, et je t'en remercie beaucoup.

Je suis justement en train de mettre en forme un message à ton intention, avec des précisions (notamment sur les "imprécisions". -)

Merci encore et amicalement

Cher Freddy,

Si ta version de Maple est ancienne, tu n'as sans doute pas les nouveautés qui auraient été ajoutées dans les versions 2015 et 2016 concernant des fonctions statistiques : l'aide explique que Fit choisit (d'elle-même apparement) entre deux fonctions, LinearFit et NonlinearFit, et on peut ajouter des valeurs initiales aux paramètres, qui servent apparemment de point de départ au calcul d'ajustement.

Du coup, j'ai essayé d'ajouter a=45 comme valeur initiale, et ça me donne ça :

Donc cette fois Maple estime a à 40 environ..

Je n'y comprends trop rien, c'est à croire que l'algorithme de Maple est inefficace au point qu'il faut lui donner un sérieux indice pour chercher une solution minimisant les moindres carrés..

Amicalement

@Cher Léon,

Il se fait tard, mais je reviendrai vers toi pour un "petit" problème : dans la famille d'exemples (en remplacant l'exponentielle de -t par 100 fois (1-la même), quoi que je donne pour les trois points (c'est le minimum syndical certes), a vaut toujours 1 environ, alors que le dessin de la fonction montre que ça ne va pas du tout.

Une bonne nuit de sommeil aidera à y voit plus clair..

Cordialement,
Milos

Salut,

Bien, c'est que je ne voudrais pas troller moi-même..

D'un autre côté, c'est bien de ne pas faire reposer sur Léon tout seul des réponses que sans doutes d'autres lecteurs du forum peuvent donner aussi..

Amitiés,

J'indique le mode de calcul que tout le monde connaît, en ajoutant un tri qui prend très peu de temps et permet aussi d'avoir ensuite d'emblée la médiane, les quantiles, et quantité d'autres choses en un nombre minimum de passes.
Et si j'indique la méthode, c'est bien évidemment parce que les programmes dédiés utilisent sans doute ce genre de méthode voire des variantes optimisées, mais aussi que en cas de doute, dans un cas aussi simple,où vous prétendez que soit la liste est fausse, soit la loi normale une escroquerie, il est quand même bien plus logique, c'est même la seule supposition possible, qu'un programme dédié est buggé. On peut vérifier soi-même quelques résultats dans des cas aussi simples que celui-ci.

Pour votre question, figurez-vous qu'un ensemble de données peut ne pas suivre une loi normale, voire même une loi qu'on n'arrive pas à trouver (quoique j'ignore par exemple si l'utilisation de chaînes de Markov peut donner une réponse, enfin je veux dire donner à tout coup une méthode générant une série de données "donnée", si un mathématicien-statisticien compétent comme en on trouve ici pouvait me donner son avis..)

Il existe dans XLSTAT par exemple un outil choisissant automatiquement les lois (parmi celles pré-fixées qu'il connaît) ne pouvant être exclues devant l'ensemble de données que j'avais cité.

Cet outil donne ici:

Binomiale négative (2)    0,331
Gamma (2)    0,355
GEV    0,365
Log-normale    0,399
Logistique    0,221

en utilisant le maximum de vraisemblance. Je n'ai gardé que les valeurs les plus élevées.

La loi log-normale est compréhensible (enfin, pour moi) comme elle aplanit les anomalies en excès (mais aussi tout le reste)
J'aurais bien du mal à dire pourquoi les autres lois seraient adaptées, mais enfin elles seraient acceptables selon la maximum de vraisemblance.
Ce calcul peut utiliser aussi la méthode des moments, qui donne en gros les mêmes lois relativement acceptables.

Cher Freddy,

Tu as entièrement raison, j'ai vu récemment une grande délirante qui a appelé les pompiers à 3h du matin parce qu'elle avait mal aux pieds (elle était aphone avec des ampoules aux pieds à force d'aller chanter et autre dans la campagne du coin).

Quand j'ai dit par humour que ce n'était rien que de normal, appeler à 3h du matin les pompiers pour des ampoules aux pieds, elle a été étonnée et m'a dit : "alors elle rentre ?"

Elle m'a expliqué n"avoir pas compris que je plaisantais parce qu'ils se font réellement appeler rien que pour des maux de pied, et pas rarement en plus..

Cher Léon,

Les explications des samedi-dimanche peuvent varier. Effectivement, plus de sorties, de sport, plus d'accidents. Ou alors les généralistes ont fermé boutique, donc on va aux urgences, ou les deux à la fois.

Je suis allé voir à l’œil nu des jours fériés, je ne crois pas que quelque chose en ressorte, parfois vraiment beaucoup d'urgences, parfois peu.

On pourrait aussi évoquer les vacances scolaires, les ponts, se dire que les gens sont en vacances ailleurs ou ici (en plus ou en moins selon que c'est une région effectivement touristique, mais que les locaux iront assez loin, dans de la famille, etc..)

Je ne sais pas faire ce que propose Freddy, distinguer dans une série temporelle les fériés, etc.. avec un outil statistique qui distinguerait ces dates.

En fait, le responsable du DIM de cet hôpital m'a fourni ces données très simples, parce que je ne cherchais qu'à m'entraîner aux analyses de tendance, attendant que notre propre responsable DIM me fournisse nos propres données, avec des effectifs moyens journaliers très bas mais sur 6 ans.

Je ne sais pas s'il est possible de faire une analyse de tendance "valable" jour après jour sur une série de 6 ans, avec par exemple une loi de Poisson dont la moyenne serait 2.

En tout cas, c'est uniquement pour ça que je demandais ces données.
Pour une analyse supposément causale, il aurait fallu le diagnostic, l'âge, la distance entre l'hôpital et le lieu de résidence habituel, que sais-je..
Mais comme je ne voulais que m'entraîner à une analyse de tendance, voir les lois de répartition, je n'ai pas demandé (et je n'aurais pas sans doute obtenu plus, à moins de démontrer une méthodologie valide au responsable DIM, et encore, en supposant que le problème l'intéresse et son hôpital aussi - pourquoi d'ailleurs dans ce cas ne ferait-il pas l'étude lui même ?)

Donc pour revenir à l'excellente question de Freddy : je n'ai demandé et obtenu ces données, que pour vérifier si une distribution genre Poisson s'adaptait (ce n'est pas le cas, je le sais maintenant), et pour m'entraîner à ce genre d’analyse en regardant d"éventuelles tendances.

Amitiés à toi