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Conception factorielle fractionnelle: principaux effets et interactions

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Description

Cette séance de cours couvre le concept de conception factorielle fractionnelle, en se concentrant sur les principaux effets et interactions dans le contexte de la conception expérimentale. L'instructeur explique les limites des conceptions factorielles complètes et introduit l'idée de réduire le nombre d'expériences tout en capturant des informations essentielles. Les sujets abordés comprennent la comparaison entre les conceptions factorielles complètes et fractionnaires, l'interprétation géométrique des conceptions fractionnaires et le concept d'alias dans les plans expérimentaux. La séance de cours explore également la théorie des groupes associée aux plans factoriels et au processus de dé-aliasing pour identifier les effets significatifs.

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Concepts associés (11)

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.

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.

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.

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.

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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.

Introduction à ANOVA

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

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.

Facteurs qualitatifs II

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

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.

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Plan factoriel

Fractional factorial design

Glossary of experimental design

Optimal design

Interaction (statistiques)

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