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Introduit la conception factorielle complète 2N, les matrices factorielles, les effets principaux, les interactions, les plans MATLAB et l'analyse des résultats.
Explore les facteurs qualitatifs dans la conception expérimentale, les stratégies factorielles, le calcul des modèles et les exercices pratiques dans Matlab.
Présente la conception des expériences, en mettant l'accent sur l'efficacité et les interactions en R & D à travers le contexte historique et des exemples pratiques.
Explore les bases de la conception factorielle fractionnelle, y compris le blocage des alias, les effets d'interaction et la comparaison de conception.
Explique les principes de conception factorielle fractionnaire, en se concentrant sur la résolution et les effets normalisés dans les réacteurs chimiques.
Couvre le calcul des effets dans la conception des expériences et explique les tests statistiques et les erreurs, y compris les erreurs de type I et II.
Explore ANOVA multi-facteurs, analysant la variance expliquée par de multiples facteurs et leurs interactions, fournissant des conseils pratiques sur la décomposition de la somme totale des carrés.
Examine la distinction entre association et lien de causalité dans l'analyse statistique, en soulignant les limites de l'association dans l'inferration de lien de causalité.
Explore les méthodes de Préférences Étatées (SP), les modèles de choix et la conception expérimentale pour prédire le comportement individuel et la demande du marché.
Explore la construction et l'application des matrices de Hadamard pour une estimation efficace des principaux effets sans interactions dans la conception de Plackett-Burman.
Couvre les bases de la conception et de l'analyse expérimentales, en mettant l'accent sur les techniques statistiques comme l'ANOVA, la régression, la médiation et la modération.
