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Séance de cours

Conception et analyse factorielles fractionnelles

Dans cours

MICRO-110: Probability & statistics for engineers

Description

Cette séance de cours couvre le concept d'exploitation des redondances dans les interactions, les inconvénients de la confusion des effets principaux avec les interactions à deux facteurs, et l'analyse des factorielles fractionnaires en utilisant ANOM et ANOVA. Il traite également des niveaux de résolution dans les conceptions factorielles fractionnaires et fournit un exemple danalyse des facteurs significatifs affectant la distance quune balle est lancée par une catapulte.

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Enseignant·e

Vivek Subramanian

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Concepts associés (21)

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.

Glossary of experimental design

A glossary of terms used in experimental research. Statistics Experimental design Estimation theory Alias: When the estimate of an effect also includes the influence of one or more other effects (usually high order interactions) the effects are said to be aliased (see confounding). For example, if the estimate of effect D in a four factor experiment actually estimates (D + ABC), then the main effect D is aliased with the 3-way interaction ABC. Note: This causes no difficulty when the higher order interaction is either non-existent or insignificant.

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.

Analyse de la variance

En statistique, lanalyse de la variance (terme souvent abrégé par le terme anglais ANOVA : analysis of variance) est un ensemble de modèles statistiques utilisés pour vérifier si les moyennes des groupes proviennent d'une même population. Les groupes correspondent aux modalités d'une variable qualitative (p. ex. variable : traitement; modalités : programme d'entrainement sportif, suppléments alimentaires; placebo) et les moyennes sont calculés à partir d'une variable continue (p. ex. gain musculaire).

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.

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Séances de cours associées (32)

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 expérimentale factorielle

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

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: IV

Explore les facteurs qualitatifs dans la conception des expériences, y compris les tests statistiques et les types d'erreurs.

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