Prise en main de l'interface de StatGraphics (si nécessaire)
- Généralités et interface utilisateur
- Généralités et interface utilisateur
- Gestion et organisation des données
- Gestions des fichiers générés sous StatGraphics (Fichiers de données et Statfolios)
- Spécificités des fichiers StatGraphics plans d'expériences
- Utilisation des barres d'outils
- Présentations des menus
- Présentations des différentes analyses statistiques disponibles
- Paramétrage de la feuille de données
- Définition des variables
- Paramétrage des types de variables
- Gestion des données.
- Saisie, Ajout, Suppression
- Sélection de données
- Importation d'un fichier de données (Excel, ...)
- Gestion des analyses
- Paramétrage des variables
- Paramétrage des analyses
- Principes communs aux analyses
- Sauvegardes des analyses
- Paramétrage du calcul des analyses
- Outils divers
- Utilisation du StatGallery
- Utilisation du StatReporter
- Exportation de travaux vers Word
- Trucs et astuces
- Configuration du logiciel
Identifier les objectifs d'une démarche expérimentale
- Pourquoi réaliser des expériences :
- Expliquer,
- Quantifier
- Modéliser un phénomène
- Définition d'une expérience
- Erreurs associées à la répétition des essais
- Réplique d'un essai
- Dispersion inter-répliques
- Reproductibilité
- Erreur de mesure
Maîtriser le vocabulaire associé à la démarche expérimentale
- Les acteurs en jeu
- Les paramètres influents – les facteurs (le monde des X)
- Les grandeurs d'intérêt – les réponses (le monde des Y)
- Comportement des facteurs
- Les facteurs actifs
- Les facteurs passifs contrôlés
- Les facteurs passifs subis
- Types de facteurs
- Facteurs continus
- Facteurs discrets
- Domaine expérimental
- Domaine expérimental réalisable,
- Domaine expérimental réaliste
- Niveaux, modalités
- Les réponses
Comprendre les risques associés à la pratique expérimentale
- Risque lié à l'erreur expérimentale
- Erreurs sur la maîtrise des facteurs
- Erreurs sur la mesure
- Solutions apportées
- Risque lié à l'erreur statistique
- Conséquence de voir un effet à tort
- Conséquence de ne pas voir un effet à tort
- Solutions apportées
- Confusion entre effets
- Accuser un effet à la place d'un autre effet
- Conséquences de la confusion dans une démarche expérimentale
- Recherche de causes erronées
- Diagnostics des confusions (matrice de corrélations, VIFS)
- Exemples de confusions
- Solutions apportées
Effets de facteurs
- Calcul d'un effet d'un facteur
- Représentation graphique d'un effet
- Représentation quantitative d'un effet
Interactions entre facteurs
- Définition d'une interaction
- Bonne et mauvaise interprétation d'une interaction
- Sens physique d'une interaction
- Représentation graphique
Mise en œuvre de plans de criblage
- Objectifs des plans de criblage
- Caractéristiques, avantages et inconvénients
- Problématiques étudiées et réponses apportées par les plans de criblage
- Exemples de plans de criblage (Plackett-Burman, …)
- Construction de plans de criblage
- Analyses statistiques de plans de criblage
- Pareto et effets simples des facteurs
- Analyse de la variance sur plans de criblage
Mise en œuvre de plans factoriels
- Objectifs des plans factoriels
- Caractéristiques, avantages et inconvénients
- Problématiques étudiées et réponses apportées par les plans factoriels
- Exemples de plans factoriels
- Plans complets
- Plans fractionnaires
- Notions de confusions
- Notions de résolutions
- Analyses statistiques de plans factoriels
- Pareto des effets (simples et interactions)
- Effets simples des facteurs et interactions
- Analyse de la variance sur plans factoriels
- Utilisation de tables Taguchi (si souhaité)
Mise en œuvre de plans surfaces de réponses
- Objectifs des plans surfaces de réponses
- Caractéristiques, avantages et inconvénients
- Notions de modélisation
- Différences entre les modélisations de type Anova et régression
- Effets quadratiques
- Problématiques étudiées et réponses apportées par les plans surfaces de réponses
- Exemples de plans surfaces de réponses
- Box-Behnken
- Central composite
- Construction et analyses de plans surfaces de réponse
La démarche des plans optimaux
- Contexte d'utilisation des plans optimaux
- Démarche de construction de plans optimaux
- Notions de modèles exploratoires
- Recensement des contraintes
- Points candidats
- Calcul du nombre d'essais minimum
- Validation d'un plan optimal
- Coefficient D
- Coefficient G
- Construction et analyses de plans optimaux
Ouverture sur les plans de mélange (si demande)
- Les différents types de plans
- Spécifier les limites des constituants
- Spécifier des contraintes linéaires
- Génération des plans
- Analyses de données
Outils statistiques de dépouillement des plans d'expériences (significativité des effets)
- Notions de comparaisons de moyennes
- Analyse de la variance et régression
- Principes généraux de l'Anova
- Objectifs de l'analyse de variance
- Hypothèses nulle et alternative de l'ANOVA
- Interprétation de la table d'ANOVA (somme des carrés, degrés de liberté, ...)
- Acceptation ou rejet de l'hypothèse nulle
- Epuration du modèle (conservation ou exclusion des facteurs et des interactions influentes)
- Tests de comparaison de moyennes multiples
- Regroupements de moyennes
- Traitements graphiques des analyses
- Tests de significativité des effets
Outils statistiques de dépouillement des plans d'expériences (validation d'un modèle prédictif)
- Rappel des objectifs d'une modélisation de type régression
- Principes de base de la modélisation par la régression
- Les différents modèles de régression
- Analyse de la qualité du modèle
- Coefficient de détermination
- Estimation de l'erreur
- Analyse des résidus et recherche des valeurs suspectes
- Outils de prédiction
- Prévision des valeurs individuelles
- Prévision des moyennes
- Intervalles de confiance de prévision
- Traitement graphique des résultats
- Outils d'optimisation
- Recherche optimum unique
- Recherche d'optimums multiples
- Courbes de désirabilité