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Séance de cours

Exemple factoriel fractionnaire et équations d'ordre supérieur

Dans cours

MICRO-110: Probability & statistics for engineers

Description

Cette séance de cours couvre la conception d'une expérience de catapulte avec 4 facteurs continus et 1 facteur discret, y compris plusieurs points centraux, la réplication et la séquence d'exécution randomisée. Il traite des effets des facteurs, de la construction du modèle, de lanalyse des résidus et de limportance des fonctions dajustement dans la conception expérimentale.

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Enseignant·e

Vivek Subramanian

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Concepts associés (18)

Plan factoriel

thumb|right|Expériences statistiques : à gauche, un plan factoriel et, à droite, la surface de réponse obtenue par la méthode des surfaces de réponses En statistiques, un plan factoriel est une expérience qui consiste à choisir des valeurs pour chacun des facteurs en faisant varier simultanément tous les facteurs, de façon exhaustive ou non. Le nombre d'essais peut alors devenir très grand, i.e. on a une explosion combinatoire. Une telle expérience permet l'étude de l'effet de chaque variable sur le processus, ainsi que l'étude de la dépendance entre les variables.

Fractional factorial design

In statistics, fractional factorial designs are experimental designs consisting of a carefully chosen subset (fraction) of the experimental runs of a full factorial design. The subset is chosen so as to exploit the sparsity-of-effects principle to expose information about the most important features of the problem studied, while using a fraction of the effort of a full factorial design in terms of experimental runs and resources.

Interaction (statistiques)

Une interaction, en statistiques, peut survenir lorsqu'on considère la relation entre deux variables ou plus. Le terme "interaction" est donc utilisé pour décrire une situation dans laquelle l'influence d'une variable dépend de l'état de la seconde (ce qui est ce cas, lorsque les deux variables ne sont pas additives). Le plus souvent, les interactions apparaissent dans le contexte des analyses de régression. La présence d'interactions peut avoir des implications importantes pour l'interprétation des modèles statistiques.

Optimal design

In the design of experiments, optimal designs (or optimum designs) are a class of experimental designs that are optimal with respect to some statistical criterion. The creation of this field of statistics has been credited to Danish statistician Kirstine Smith. In the design of experiments for estimating statistical models, optimal designs allow parameters to be estimated without bias and with minimum variance. A non-optimal design requires a greater number of experimental runs to estimate the parameters with the same precision as an optimal design.

Plan d'expériences

On nomme plan d'expériences (en anglais, design of experiments ou DOE) la suite ordonnée d'essais d'une expérimentation, chacun permettant d'acquérir de nouvelles connaissances en maîtrisant un ou plusieurs paramètres d'entrée pour obtenir des résultats validant un modèle avec une bonne économie de moyens (nombre d'essais le plus faible possible, par exemple). Un exemple classique est le « plan en étoile » où en partant d'un jeu de valeurs choisi pour les paramètres d'un essai central, on complète celui-ci par des essais où chaque fois un seul des facteurs varie « toutes choses égales par ailleurs ».

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Conception expérimentale factorielle

Couvre la conception expérimentale factorielle, l'ANOVA à deux voies, les parcelles d'interaction et les conceptions déséquilibrées.

DOE Facteurs qualitatifs III

Explore les facteurs qualitatifs dans la conception des expériences, y compris les carrés latins, les conceptions factorielles et les tables ANOVA.

Conception factorielle fractionnelle: bases et applications

Explore les bases de la conception factorielle fractionnelle, y compris le blocage des alias, les effets d'interaction et la comparaison de conception.

Conception d’expériences : efficacité et interactions

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.

Facteurs qualitatifs II

Explore les facteurs qualitatifs dans la conception expérimentale, les stratégies factorielles, le calcul des modèles et les exercices pratiques dans Matlab.

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