Modélisation : analyse des moyens

Cette séance de cours couvre un exemple de construction de modèle en utilisant lanalyse des moyens, en se concentrant sur les effets de la charge appliquée et des coupes précédentes sur le taux délimination des exercices dostéotomie. Il explique comment trouver les effets des facteurs, des interactions et construire un modèle prédictif. La séance de cours traite également des résultats expérimentaux, traitant des erreurs induites par le bruit, de la réplication et de la mise en commun des interactions. Il démontre l'utilisation de répliques et d'ANOVA pour éliminer les facteurs, calculer les termes d'interaction et construire l'équation globale de la force d'adhérence. Le contenu comprend des exemples, des formules et des applications pratiques dans la conception expérimentale.

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Séances de cours associées (32)

Concepts associés (32)

MICRO-110: Design of experiments

This course provides an introduction to experimental statistics, including use of population statistics to characterize experimental results, use of comparison statistics and hypothesis testing to eva

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).

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.

Repeated measures design

Repeated 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).

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 ».

Modélisation des facteurs qualitatifs PHYS-442: Modeling and design of experiments

Explore la modélisation des facteurs qualitatifs dans la conception expérimentale, y compris les pseudo-tenseurs, les carrés latins et lanalyse ANOVA.

Conception expérimentale factorielle MATH-236: Probability and statistics II

Couvre la conception expérimentale factorielle, l'ANOVA à deux voies, les parcelles d'interaction et les conceptions déséquilibrées.

Modélisation : analyse des moyens MICRO-110: Design of experiments

Explore la construction de modèles en utilisant lanalyse des moyens pour prédire les effets et les interactions des facteurs.

ANOVA dans les conceptions factorielles complètes MICRO-110: Design of experiments

Explore les répliques, ANOVA et l'élimination des facteurs dans les conceptions factorielles complètes à l'aide des tables ANOM et des équations de modèle.

Conception et analyse expérimentales CS-411: Digital education

Couvre les bases de la conception et de l'analyse expérimentales, en mettant l'accent sur les techniques statistiques comme l'ANOVA, la régression, la médiation et la modération.