INTER
INTRA
Inter
La formation inter-entreprise se déroule dans nos locaux ou à distance et peut regrouper des salariés de différentes entreprises au sien d'une même session. Le contenu et les dates de formation sont définis par notre catalogue.
Intra
La formation intra-entreprise se déroule dans nos locaux, dans les locaux de l'entreprise ou à distance et regroupe des salariés d'une même entreprise. Le contenu et les dates pourront être adaptés à des besoins spécifiques.
Référence | 2020-STAT-N2-S2 | |
---|---|---|
Durée | 4 jour (28 heure) | |
Tarif public (inter) |
3000
€ / participant
|
|
Tarif public (intra) | à partir de 1450 € / jour |
Prochaines sessions
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Sessions et inscription
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Description de la formation
Objectifs pédagogiques
• Maitriser le vocabulaire spécifique à la méthode des plans d’expériences
• Cerner les difficultés et les contraintes de mise en œuvre des plans d’expériences
• Choisir et construire un plan d'expériences correspondant à une problématique identifiée
• Choisir, maitriser, concevoir, analyser les résultats, comprendre les caractéristiques, les avantages et les inconvénients des plans suivants :
Plans de criblage (Placket-Burmann, Carrés latins, …)
Plans factoriels complets et fractionnaires
Plans surfaces de réponses (Box-Behnken, Central composite, …)
Plans optimaux
Plans de mélange (sur demande)
• Appréhender la démarche de construction des plans optimaux
• Interpréter les résultats issus de l’analyse d’un plan d’expériences et valider les travaux issus d'une démarche expérimentale
Pour qui ?
Pré-requis
La connaissance des outils statistiques de base (statistiques descriptives, tests d'hypothèses, intervalles de confiance, p-value, risque alpha, …) sont nécessaires même si un rappel est effectué lors de la formation.
Certification
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Contenu du programme et objectifs opérationnels
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
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