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Plans d'expérience: constructions et analyses statistiques

Autor: Walter Tinsson

Język:

Oprawa: Miękka

Wydawca: Springer, Berlin

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Il est souvent nécessaire de réaliser des expériences afin de modéliser le comportement d'un phénomč...

Informacje o książce

Autor

Walter Tinsson

Język

Francuski

Oprawa

Książka - Miękka

Data wydania

2010

strony

532

EAN

9783642114717

ISBN

3642114717

Enbook ID

05281208

Wydawca

Springer, Berlin

Waga

762

Wymiary

156 x 235 x 28

Pełny opis

Il est souvent nécessaire de réaliser des expériences afin de modéliser le comportement d'un phénomčne complexe. La méthode des plans d'expérience a pour objectif d'obtenir un maximum d'information sur le phénomčne étudié en un minimum d'expériences. Ceci est primordial si l'objectif est un gain de temps ou de qualité. Cet ouvrage détaille les fondements théoriques de la méthode mathématique des plans d'expérience. Ceci est abordé tout au long des quatre parties suivantes. Présentation générale de la méthode et des outils mathématiques. Plans d'expérience pour facteurs quantitatifs : modčle d'ordre un, modčle ŕ effets d'interactions, surface de réponse, modčle ŕ effets de blocs et modčle pour mélanges. Plans d'expérience pour facteurs qualitatifs : modčle additif, modčle ŕ effets d'interactions et modčle ŕ effets de blocs. Efficacité et optimalité : optimalité uniforme, A, D et E-efficacité, généralisation ŕ la notion de Fq-efficacité, optimalité universelle. De nombreux exemples sont utilisés afin d'illustrer les diverses techniques présentées. Les démonstrations mathématiques de la plupart des résultats énoncés figurent en annexe. When a complex phenomenon is studied it is common to run experiments in order to fit a model. In such situations experimental designs can be used to find a maximum of information in a minimum of trials. This is of prime importance when the goal is to save time or improve quality. This book is structured in four parts: a general presentation of the method and mathematical background, experimental designs for quantitative factors, experimental designs for qualitative factors, and optimality of experimental designs. Numerous examples are introduced in order to illustrate the applications and mathematical proofs for most of the results are given in appendices.