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Conception factorielle fractionnelle: bases et applications

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Dans cours

ENG-606: EU EIT Urban Mobility 3-day seminar

The 3-Day Seminar provides an insight into Urban mobility aspects including fuels (electricity, batteries, fuel cells, hydrogen, biomethane), charging infrastructure, country overviews (CH, FIN, ISR, IT, N, UK), market-active companies, and notions of ente ...

Description

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux de la conception factorielle fractionnaire, y compris la structure de groupe des colonnes factorielles, le blocage des alias, les effets d'interaction, les résultats d'apprentissage et la comparaison entre les conceptions factorielles et fractionnaires complètes. Il explore également l'interprétation géométrique du design 2(4-1) et les alias du design 24-1, montrant l'importance de la sélection, de l'utilisation et de l'analyse des designs factoriels fractionnaires pour optimiser les résultats expérimentaux.

Enseignant·e

Jan Van Herle

Né à Anvers, Belgique, 1966. En Suisse depuis 1983. Naturalisé Suisse en 2004 par persuasion de la culture suisse démocratique et participative 'bottom-up'. Pas de double nationalité. Conseiller communal durant 2 mandats de 5 ans de 2006 à 2016. 1987 : Chimiste de l'Université de Bâle (CH). 1988 : Post-grade informatique de l'Ecole d'Ingénieurs de Bâle. 1989 : Stage industriel chez ABB à Baden (CH). 1990-1993 : Thesè EPFL 1994-1995 : Postdoc au Japon (Tokyo). 1996-2000 : Chercheur à l'EPFL, Dpt. Chimie, responsable de groupe. 1998-2000 : Master en Energy Technology, EPFL. 2000 : Cofondateur de HTceramix SA (EPFL spin-off), à Yverdon (actuellement 12 employés). La maison mère SOLIDpower en Italie, qui a acheté notre technologie en 2007, emploie 250 personnes et a levé 70 MCHF. 2000-2012 : 1er Assistant et chargé de cours en STI-IGM. Promu à MER en 2008. 2013-présent: MER responsable d'unité. Output : 135 publications, 120 papiers de conférence, 15 théses de doctorat, 4 thèses en cours, 37 thèses de master. Facteur h-42, >5000 citations. Fonds levés jusqu'à présent >19 MCHF. 5 langues couramment (néerlandais, français, allemand (y.c. suisse-allemand), anglais, espagnol).

Source officielle

Concepts associés (14)

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.

Central composite design

In statistics, a central composite design is an experimental design, useful in response surface methodology, for building a second order (quadratic) model for the response variable without needing to use a complete three-level factorial experiment. After the designed experiment is performed, linear regression is used, sometimes iteratively, to obtain results. Coded variables are often used when constructing this design.

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.

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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Introduction à ANOVA

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