Séance de cours

Modélisation : analyse des moyens

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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 processus de construction de modèles en utilisant lanalyse des moyens, en se concentrant sur une analyse factorielle complète des moyens pour déterminer les effets des facteurs et des interactions. Il comprend des exemples de prédiction des taux d'élimination et de la force d'adhérence, ainsi que de gestion des erreurs induites par le bruit par des stratégies de réplication et de mise en commun.

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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 (32)

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.

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 ».

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.

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Séances de cours associées (39)

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.

Hadamard Design: Introduction et construction

Présente Hadamard et Plackett-Burman conçoit, expliquant les techniques de construction, d'analyse et d'optimisation.

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.

Théorie de détection de signal

Explore la théorie de la détection de signaux et son impact sur les processus décisionnels en statistique et en conception expérimentale.

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Concepts associés (32)

Analyse de la variance

Optimal design

Plan d'expériences

Plan factoriel

Fractional factorial design

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