Document de synthèse : descriptif d'Episciences

Document de synthèse sur EpisciencesCe document est une synthèse d'informations et d'essais sur Episciences.Episciences est un projet et une plate-forme d'édition et de publication électronique d'épi-revues (revues électroniques en libre accès, alimentées par les articles déposés dans les archives ouvertes telles que HAL ou arXiv, et non publiés par ailleurs). Ce texte a été rédigé d'après des informations fournies par l'équipe projet Episciences et certains tests effectués dans un bac à sable de la plate-forme en juillet 2014

Méthodes statistiques de détection d’observations atypiques pour des données en grande dimension

La détection d’observations atypiques de manière non-supervisée est un enjeu crucial dans la pratique de la statistique. Dans le domaine de la détection de défauts industriels, cette tâche est d’une importance capitale pour assurer une production de haute qualité. Avec l’accroissement exponentiel du nombre de mesures effectuées sur les composants électroniques, la problématique de la grande dimension se pose lors de la recherche d’anomalies. Pour relever ce challenge, l’entreprise ippon innovation, spécialiste en statistique industrielle et détection d’anomalies, s’est associée au laboratoire de recherche TSE-R en finançant ce travail de thèse. Le premier chapitre commence par présenter le contexte du contrôle de qualité et les différentes procédures déjà mises en place, principalement dans les entreprises de semi-conducteurs pour l’automobile. Comme ces pratiques ne répondent pas aux nouvelles attentes requises par le traitement de données en grande dimension, d’autres solutions doivent être envisagées. La suite du chapitre résume l’ensemble des méthodes multivariées et non supervisées de détection d’observations atypiques existantes, en insistant tout particulièrement sur celles qui gèrent des données en grande dimension. Le Chapitre 2 montre théoriquement que la très connue distance de Mahalanobis n’est pas adaptée à la détection d’anomalies si celles-ci sont contenues dans un sous-espace de petite dimension alors que le nombre de variables est grand.Dans ce contexte, la méthode Invariant Coordinate Selection (ICS) est alors introduite comme une alternative intéressante à la mise en évidence de la structure des données atypiques. Une méthodologie pour sélectionner seulement les composantes d’intérêt est proposée et ses performances sont comparées aux standards habituels sur des simulations ainsi que sur des exemples réels industriels. Cette nouvelle procédure a été mise en oeuvre dans un package R, ICSOutlier, présenté dans le Chapitre 3 ainsi que dans une application R shiny (package ICSShiny) qui rend son utilisation plus simple et plus attractive.Une des conséquences directes de l’augmentation du nombre de dimensions est la singularité des estimateurs de dispersion multivariés, dès que certaines variables sont colinéaires ou que leur nombre excède le nombre d’individus. Or, la définition d’ICS par Tyler et al. (2009) se base sur des estimateurs de dispersion définis positifs. Le Chapitre 4 envisage différentes pistes pour adapter le critère d’ICS et investigue de manière théorique les propriétés de chacune des propositions présentées. La question de l’affine invariance de la méthode est en particulier étudiée. Enfin le dernier chapitre, se consacre à l’algorithme développé pour l’entreprise. Bien que cet algorithme soit confidentiel, le chapitre donne les idées générales et précise les challenges relevés, notamment numériques.The unsupervised outlier detection is a crucial issue in statistics. More specifically, in the industrial context of fault detection, this task is of great importance for ensuring a high quality production. With the exponential increase in the number of measurements on electronic components, the concern of high dimensional data arises in the identification of outlying observations. The ippon innovation company, an expert in industrial statistics and anomaly detection, wanted to deal with this new situation. So, it collaborated with the TSE-R research laboratory by financing this thesis work. The first chapter presents the quality control context and the different procedures mainly used in the automotive industry of semiconductors. However, these practices do not meet the new expectations required in dealing with high dimensional data, so other solutions need to be considered. The remainder of the chapter summarizes unsupervised multivariate methods for outlier detection, with a particular emphasis on those dealing with high dimensional data. Chapter 2 demonstrates that the well-known Mahalanobis distance presents some difficulties to detect the outlying observations that lie in a smaller subspace while the number of variables is large. In this context, the Invariant Coordinate Selection (ICS) method is introduced as an interesting alternative for highlighting the structure of outlierness. A methodology for selecting only the relevant components is proposed. A simulation study provides a comparison with benchmark methods. The performance of our proposal is also evaluated on real industrial data sets. This new procedure has been implemented in an R package, ICSOutlier, presented in Chapter 3, and in an R shiny application (package ICSShiny) that makes it more user-friendly. When the number of dimensions increases, the multivariate scatter matrices turn out to be singular as soon as some variables are collinear or if their number exceeds the number of individuals. However, in the presentation of ICS by Tyler et al. (2009), the scatter estimators are defined as positive definite matrices. Chapter 4 proposes three different ways for adapting the ICS method to singular scatter matrices and theoretically investigates their properties. The question of affine invariance is analyzed in particular. Finally, the last chapter is dedicated to the algorithm developed for the company. Although the algorithm is confidential, the chapter presents the main ideas and the challenges, mostly numerical, encountered during its development

Méthodes statistiques de détection d’observations atypiques pour des données en grande dimension

La détection d’observations atypiques de manière non-supervisée est un enjeu crucial dans la pratique de la statistique. Dans le domaine de la détection de défauts industriels, cette tâche est d’une importance capitale pour assurer une production de haute qualité. Avec l’accroissement exponentiel du nombre de mesures effectuées sur les composants électroniques, la problématique de la grande dimension se pose lors de la recherche d’anomalies. Pour relever ce challenge, l’entreprise ippon innovation, spécialiste en statistique industrielle et détection d’anomalies, s’est associée au laboratoire de recherche TSE-R en finançant ce travail de thèse. Le premier chapitre commence par présenter le contexte du contrôle de qualité et les différentes procédures déjà mises en place, principalement dans les entreprises de semi-conducteurs pour l’automobile. Comme ces pratiques ne répondent pas aux nouvelles attentes requises par le traitement de données en grande dimension, d’autres solutions doivent être envisagées. La suite du chapitre résume l’ensemble des méthodes multivariées et non supervisées de détection d’observations atypiques existantes, en insistant tout particulièrement sur celles qui gèrent des données en grande dimension. Le Chapitre 2 montre théoriquement que la très connue distance de Mahalanobis n’est pas adaptée à la détection d’anomalies si celles-ci sont contenues dans un sous-espace de petite dimension alors que le nombre de variables est grand.Dans ce contexte, la méthode Invariant Coordinate Selection (ICS) est alors introduite comme une alternative intéressante à la mise en évidence de la structure des données atypiques. Une méthodologie pour sélectionner seulement les composantes d’intérêt est proposée et ses performances sont comparées aux standards habituels sur des simulations ainsi que sur des exemples réels industriels. Cette nouvelle procédure a été mise en oeuvre dans un package R, ICSOutlier, présenté dans le Chapitre 3 ainsi que dans une application R shiny (package ICSShiny) qui rend son utilisation plus simple et plus attractive.Une des conséquences directes de l’augmentation du nombre de dimensions est la singularité des estimateurs de dispersion multivariés, dès que certaines variables sont colinéaires ou que leur nombre excède le nombre d’individus. Or, la définition d’ICS par Tyler et al. (2009) se base sur des estimateurs de dispersion définis positifs. Le Chapitre 4 envisage différentes pistes pour adapter le critère d’ICS et investigue de manière théorique les propriétés de chacune des propositions présentées. La question de l’affine invariance de la méthode est en particulier étudiée. Enfin le dernier chapitre, se consacre à l’algorithme développé pour l’entreprise. Bien que cet algorithme soit confidentiel, le chapitre donne les idées générales et précise les challenges relevés, notamment numériques.The unsupervised outlier detection is a crucial issue in statistics. More specifically, in the industrial context of fault detection, this task is of great importance for ensuring a high quality production. With the exponential increase in the number of measurements on electronic components, the concern of high dimensional data arises in the identification of outlying observations. The ippon innovation company, an expert in industrial statistics and anomaly detection, wanted to deal with this new situation. So, it collaborated with the TSE-R research laboratory by financing this thesis work. The first chapter presents the quality control context and the different procedures mainly used in the automotive industry of semiconductors. However, these practices do not meet the new expectations required in dealing with high dimensional data, so other solutions need to be considered. The remainder of the chapter summarizes unsupervised multivariate methods for outlier detection, with a particular emphasis on those dealing with high dimensional data. Chapter 2 demonstrates that the well-known Mahalanobis distance presents some difficulties to detect the outlying observations that lie in a smaller subspace while the number of variables is large. In this context, the Invariant Coordinate Selection (ICS) method is introduced as an interesting alternative for highlighting the structure of outlierness. A methodology for selecting only the relevant components is proposed. A simulation study provides a comparison with benchmark methods. The performance of our proposal is also evaluated on real industrial data sets. This new procedure has been implemented in an R package, ICSOutlier, presented in Chapter 3, and in an R shiny application (package ICSShiny) that makes it more user-friendly. When the number of dimensions increases, the multivariate scatter matrices turn out to be singular as soon as some variables are collinear or if their number exceeds the number of individuals. However, in the presentation of ICS by Tyler et al. (2009), the scatter estimators are defined as positive definite matrices. Chapter 4 proposes three different ways for adapting the ICS method to singular scatter matrices and theoretically investigates their properties. The question of affine invariance is analyzed in particular. Finally, the last chapter is dedicated to the algorithm developed for the company. Although the algorithm is confidential, the chapter presents the main ideas and the challenges, mostly numerical, encountered during its development

Effect of preoperative thoracic duct drainage on canine kidney transplantation

Chronic drainage of the thoracic duct to the esophagus was developed in dogs, and its efficacy in immunomodulation was tested using kidney transplantation. Compared to 9.7 days in the control, the mean animal survival was prolonged to 9.9 days, 17.8 days, and 18.5 days when TDD was applied preoperatively for 3 weeks, 6 weeks, and 9 weeks, respectively. Prolongation was significant after 6 weeks. Patency of the fistula was 93.5, 80.4, and 76.1% at respective weeks. Number of peripheral T-lymphocytes determined by a new monoclonal antibody diminished after 3 weeks. All animals were in normal health, requiring no special care for fluid, electrolyte, or protein replacement

ICSOutlier: Unsupervised Outlier Detection for Low-Dimensional Contamination Authors: Structure

Detecting outliers in a multivariate and unsupervised context is an important and ongoing problem notably for quality control. Many statistical methods are already implemented in R and are briefly surveyed in the present paper. But only a few lead to the accurate identification of potential outliers in the case of a small level of contamination. In this particular context, the Invariant Coordinate Selection (ICS) method shows remarkable properties for identifying outliers that lie on a low-dimensional subspace in its first invariant components. It is implemented in the ICSOutlier package. The main function of the package, ics.outlier, offers the possibility of labelling potential outliers in a completely automated way. Four examples, including two real examples in quality control, illustrate the use of the function. Comparing with several other approaches, it appears that ICS is generally as efficient as its competitors and shows an advantage in the context of a small proportion of outliers lying in a low-dimensional subspace. In quality control, the method may help in properly identifying some defective products while not detecting too many false positives

Cerner l’approche globale du malade âgé en milieu hospitalier

À partir d’une enquête ethnofilmique menée pendant plus de deux ans (2008-2010) dans les différents services de l’hôpital gériatrique Bretonneau – un petit établissement spécialisé de l’Assistance Publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP) – cet article envisage plusieurs aspects de l’approche globale du malade âgé en milieu hospitalier.From an ethnofilmic survey for more than two years (2008-2010) in various departments of the Bretonneau geriatric hospital – a small specialized institution of the Assistance Publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP) – this article consider several aspects of the overall approach of elderly patients in hospital

Tandem clustering with invariant coordinate selection

For high-dimensional data or data with noise variables, tandem clustering is a well-known technique that aims to improve cluster identification by first reducing the dimension. However, the usual approach using principal component analysis (PCA) has been criticized for focusing only on inertia so that the first components do not necessarily retain the structure of interest for clustering. To overcome this drawback, we propose a new tandem clustering approach based on invariant coordinate selection (ICS). By jointly diagonalizing two scatter matrices, ICS is designed to find structure in the data while returning affine invariant components. Some theoretical results have already been derived and guarantee that under some elliptical mixture models, the structure of the data can be highlighted on a subset of the first and/or last components. Nevertheless, ICS has received little attention in a clustering context. Two challenges are the choice of the pair of scatter matrices and the selection of the components to retain. For clustering purposes, we demonstrate that the best scatter pairs consist of one scatter matrix that captures the within-cluster structure and another that captures the global structure. For the former, local shape or pairwise scatters are of great interest, as is the minimum covariance determinant (MCD) estimator based on a carefully selected subset size that is smaller than usual. We evaluate the performance of ICS as a dimension reduction method in terms of preserving the cluster structure present in data. In an extensive simulation study and in empirical applications with benchmark data sets, we compare different combinations of scatter matrices, component selection criteria, and the impact of outliers. Overall, the new approach of tandem clustering with ICS shows promising results and clearly outperforms the approach with PCA

Unsupervized outlier detection with ICSOutlier

Detecting outliers in a multivariate and unsupervised context is an important and ongoing problem notably for quality control. Many statistical methods are already implemented in R and are briefly surveyed in the present paper. But only a few lead to the accurate identification of potential outliers in the case of a small level of contamination. In this particular context, the Invariant Coordinate Selection (ICS) method shows remarkable properties for identifying outliers that lie on a low-dimensional subspace in its first invariant components. It is implemented in the ICSOutlier package. The main function of the package, ics.outlier, offers the possibility of labelling potential outliers in a completely automated way. Four examples, including two real examples in quality control, illustrate the use of the function. Comparing with several other approaches, it appears that ICS is generally as efficient as its competitors and shows an advantage in the context of a small proportion of outliers lying in a low-dimensional subspace. In quality control, the method may help in properly identifying some defective products while not detecting too many false positives