Séance de cours

Conception et analyse factorielles fractionnelles

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Dans cours

MICRO-110: Probability & statistics for engineers

This course covers the basics of probability and statistical techniques for engineers, including major probability concepts, data analysis, and statistical inference.

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

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Giovanni Ruffolo, Giada Romano, Sanjay Manoharan, Kyle Haas, Claude Dahan, Biruktait Ayele Lemecho, Yagmur Ceren Alatas, Tugçe Delipinar A dirigé les thèses EPFL de Amin Hodaei, Mustafa Mohieldin Fadlelmula Fadlelseed A co-dirigé les thèses EPFL de Mohammad Jafarpour Cours Organic and printed electronics MICRO-505 Ce cours traite de la mise en œuvre des technologies de l'électronique organique et imprimée: les matériaux, les procédés d'impression

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Concepts associés (28)

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.

Moderation (statistics)

In statistics and regression analysis, moderation (also known as effect modification) occurs when the relationship between two variables depends on a third variable. The third variable is referred to as the moderator variable (or effect modifier) or simply the moderator (or modifier). The effect of a moderating variable is characterized statistically as an interaction; that is, a categorical (e.g., sex, ethnicity, class) or continuous (e.g.

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.

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.

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Formules modèles en R: bases et applications

Explore les formules de modèles en R, couvrant les bases, les interactions, ANOVA et les conceptions factorielles avec des exemples pratiques.

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.

Introduction à ANOVA

Couvre les bases d'ANOVA en utilisant une étude de cas sur l'efficacité des somnifères.

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.

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