De nombreuses expériences dans les domaines de l'ingénierie, de la science et des affaires impliquent plusieurs facteurs. Ce cours est une introduction à ces types d'expériences multifactorielles. La stratégie expérimentale appropriée pour ces situations est basée sur le plan factoriel, un type d'expérience où les facteurs sont modifiés ensemble. Ce cours se concentre sur la conception de ces types d'expériences et sur l'utilisation de l'ANOVA pour analyser les données résultantes. Ces types d'expériences incluent souvent des facteurs de nuisance, et le principe de blocage peut être utilisé dans les plans factoriels pour gérer ces situations. Au fur et à mesure que le nombre de facteurs d'intérêt augmente, les plans factoriels complets deviennent trop coûteux et les versions fractionnaires du plan factoriel s'avèrent utiles. Ce cours abordera les avantages des plans factoriels fractionnaires, ainsi que les méthodes de construction et d'analyse des données de ces expériences.

Plans factoriels et factoriels fractionnaires
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Plans factoriels et factoriels fractionnaires
Ce cours fait partie de Spécialisation "Plans d'expériences"

Instructeur : Douglas C. Montgomery
7 474 déjà inscrits
Inclus avec
83 avis
Ce que vous apprendrez
Réaliser une expérience factorielle en blocs et construire et analyser un plan factoriel fractionnaire
Appliquer le concept factoriel aux expériences comportant plusieurs facteurs
Utiliser l'analyse de la variance pour les plans factoriels
Utiliser le système 2^k de plans factoriels
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Analyse des écarts
- Catégorie : Expérimentation
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Analyse statistique
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
83,13 %
- 4 stars
12,04 %
- 3 stars
3,61 %
- 2 stars
0 %
- 1 star
1,20 %
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Révisé le 22 déc. 2020
Dense, very to the point and extremely useful course for me. I only wish there was more example videos in JMP.
Révisé le 26 juil. 2020
Gain valuable insights into the Design of Experiments.
Révisé le 14 juin 2023
The course was very nice. The only issues I encountered concerned the fact that the questions in the quiz were not always matching with what was explained in the lectures.
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