Plan factorielthumb|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 designIn 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.
Plan d'expériencesOn 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 ».
Analyse de la varianceEn 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).
Glossary of experimental designA 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 designIn 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.
Méthode des surfaces de réponsesthumb|Expériences statistiques : à gauche, un plan factoriel et, à droite, la surface de réponses obtenue par MSR. En statistiques, la méthode des surfaces de réponses (MSR) a pour but d'explorer les relations entre les variables dépendantes et indépendantes impliquées dans une expérience. Elle est due aux travaux de 1951 de George Box et K. B. Wilson. L'idée principale de leur méthode est l'utilisation d'une séquence d'expériences. Box et Wilson suggèrent d'utiliser un modèle à polynôme de second degré, mais concèdent que ce modèle n'est qu'une approximation.
Restricted randomizationIn statistics, restricted randomization occurs in the design of experiments and in particular in the context of randomized experiments and randomized controlled trials. Restricted randomization allows intuitively poor allocations of treatments to experimental units to be avoided, while retaining the theoretical benefits of randomization. For example, in a clinical trial of a new proposed treatment of obesity compared to a control, an experimenter would want to avoid outcomes of the randomization in which the new treatment was allocated only to the heaviest patients.
Repeated measures designRepeated measures design is a research design that involves multiple measures of the same variable taken on the same or matched subjects either under different conditions or over two or more time periods. For instance, repeated measurements are collected in a longitudinal study in which change over time is assessed. Crossover study A popular repeated-measures design is the crossover study. A crossover study is a longitudinal study in which subjects receive a sequence of different treatments (or exposures).
Quasi-experimentA quasi-experiment is an empirical interventional study used to estimate the causal impact of an intervention on target population without random assignment. Quasi-experimental research shares similarities with the traditional experimental design or randomized controlled trial, but it specifically lacks the element of random assignment to treatment or control. Instead, quasi-experimental designs typically allow the researcher to control the assignment to the treatment condition, but using some criterion other than random assignment (e.
Design numériquevignette|366x366px Incluant l’ensemble des pratiques utilisant des matières informatisées comme moyen et comme fin dans la conception, le design numérique (également appelé design d'interaction ou design interactif) définit les structures et comportements de systèmes interactifs. Apparaissant comme un nouveau champ issu de la révolution numérique, il réinvente la manière de façonner le design en mettant l’accent sur l’expérience de l’acteur et non l’objet en soi.
Interactions homme-machinethumb|Personne plongée dans la réalité virtuelle grâce à un visiocasque et un gant électronique. thumb|L'interface homme-machine d'un des ordinateurs de bord des missions Apollo. L'interaction Homme-machine (ou interaction humain-machine), appelée IHM, s’intéresse à la conception et au développement de systèmes interactifs en prenant en compte ses impacts sociétaux et éthiques. Les humains interagissent avec les ordinateurs qui les entourent et cette interaction nécessite des interfaces qui facilitent la communication entre l'humain et la machine.
Mobile interactionMobile interaction is the study of interaction between mobile users and computers. Mobile interaction is an aspect of human–computer interaction that emerged when computers became small enough to enable mobile usage, around the 1990s. Mobile devices are a pervasive part of people's everyday lives. People use mobile phones, PDAs, and portable media players almost everywhere. These devices are the first truly pervasive interaction devices that are currently used for a huge variety of services and applications.
Self-replicationSelf-replication is any behavior of a dynamical system that yields construction of an identical or similar copy of itself. Biological cells, given suitable environments, reproduce by cell division. During cell division, DNA is replicated and can be transmitted to offspring during reproduction. Biological viruses can replicate, but only by commandeering the reproductive machinery of cells through a process of infection. Harmful prion proteins can replicate by converting normal proteins into rogue forms.
Machine autoréplicative300px|vignette|Une forme simple de machine autoréplicative. Une machine autoréplicative est une construction qui est théoriquement capable de fabriquer de manière autonome une copie d'elle-même en utilisant des matières premières prises dans son environnement. Le concept de machines autoréplicatives a été proposé et examiné par , Edward F. Moore, Freeman Dyson, John von Neumann et dans des temps plus récents par Kim Eric Drexler dans son livre sur la nanotechnologie, les Moteurs de Création et par Robert Freitas et Ralph Merkle dans leur examen Kinematic des Machines autoréplicatives qui a fourni la première analyse complète du duplicateur.
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.
Erreur typeLerreur type d'une statistique (souvent une estimation d'un paramètre) est l'écart type de sa distribution d'échantillonnage ou l'estimation de son écart type. Si le paramètre ou la statistique est la moyenne, on parle d'erreur type de la moyenne. La distribution d'échantillonnage est générée par tirage répété et enregistrements des moyennes obtenues. Cela forme une distribution de moyennes différentes, et cette distribution a sa propre moyenne et variance.
Résistance des matériauxvignette|Essai de compression sur une éprouvette de béton, une pression croissante est appliquée verticalement sur l'échantillon pendant que deux appareils mesurent les déformations longitudinales et transversales de l'éprouvette. vignette|À l'issue du test, l'éprouvette s'est rompue. Notez la cassure longitudinale. La résistance des matériaux (RDM) est une discipline particulière de la mécanique des milieux continus, permettant le calcul des contraintes et déformations dans les structures des différents matériaux (machines, génie mécanique, bâtiment et génie civil).
Niveau d'énergieUn niveau d'énergie est une quantité utilisée pour décrire les systèmes en mécanique quantique et par extension dans la physique en général, sachant que, s'il y a bien quantification de l'énergie, à un niveau d'énergie donné correspond un « état du système » donné ; à moins que le niveau d'énergie soit dit « dégénéré ». La notion de niveau d'énergie a été proposée en 1913 par le physicien danois Niels Bohr.
Erreur de mesurevignette|upright|Mesurage avec une colonne de mesure. Une erreur de mesure, dans le langage courant, est Exemples usuels et fictifs d'après cette définition : L'indication d'une balance de ménage pour une masse de certifiée est de . L'erreur de mesure est de – ; La distance entre deux murs, donnée par un télémètre laser est de , valeur considérée ici comme exacte. La valeur mesurée, au même endroit, avec un mètre à ruban est de . L'erreur de mesure, avec le mètre à ruban, est de ou ; La différence sur 24 heures de temps entre une pendule radio pilotée et une montre bracelet est de .
