Plan Composite Centré 3 Facteurs, Appartement A Vendre Au Maroc Tetouan News
Bonjour, Au risque de poser un problème déjà existant, j'aimerais avoir quelques indications sur deux plans d'expériences, les plans composites centrés et les plans de Box-Behnken. Je dois lancer bientôt une campagne d'essais sur l'étude de deux réponses en fonctions de 3 facteurs. Plans composites [43, 53, 52, 57] - Méthodologie des surfaces de réponses. J'essaie d'avoir le minimum d'expériences pour une bonne qualité d'estimation d'un modèle. Mon problème se situe au niveau des critères d'isovariance et d'orthogonalité (critères de qualité) et du nombre d'expériences de ces deux plans. Les plans composites centrés me proposent 23 expériences incluant 9 expériences au centre du domaine pour avoir l'isovariance par rotation et l'orthogonalité (coefficients totalement décorrélés entre eux). Les plans de Box-Behnken me donnent 16 expériences incluant 4 au centre pour avoir l'isovariance et la presque-orthogonalité (coeff corrélés avec au moins le terme constant du modèle). Les 16 expériences du plan de Box-Behnken m'arrangeraient beaucoup mais, est-ce que la différence entre l'orthogonalité et la presque-orthogonalité aurait une répercussion sur la qualité d'estimation du modèle?
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Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Phases d'un plan d'expériences. Où trouver cette analyse?
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La première précaution à prendre pour minimiser l'influence de la dérive de mesure sous la contrainte de conditions extérieures variables est d'organiser dans un ordre aléatoire la 38 réalisation des essais. En second lieu, Il faut quantifier l'erreur commise sur les résultats et fixer le taux d'erreur expérimental à retenir pour leur analyse; ceci permettra alors de s'appuyer sur les outils statistiques pour exploiter les résultats des plans. L'erreur expérimentale est par définition, égale à l'erreur totale. Plans composites centrés - Méthodologie de surface de réponse (MSR). Toutefois du fait de la difficulté de détecter les erreurs systématiques, il arrive que l'on ne retienne que l'erreur aléatoire comme valeur de l'erreur expérimentale. II. 2. Calcul des erreurs aléatoires sur les effets Considérons le cas d'un plan factoriel complet, à n facteurs et 2 niveaux, noté 2 n. Pour un facteur quelconque d'indice i, l'effet E i ou l'interaction I i (qu'on notera E pour simplifier), est donné par la relation: (II-28) L'effet ainsi calculé, à partir de l'ensemble des réponses mesurées, est incontestablement entaché d'erreur.
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On distingue alors, trois cas possibles: L'effet est bien plus grand que l'erreur, il est alors influent et la conclusion est aisée: E E L'effet est significatif L'effet est plus petit que l'erreur, il est alors sans influence et la conclusion est: E L'effet est non significatif. Dans le dernier cas, l'effet et l'erreur sont du même ordre de grandeur; il est alors difficile de conclure, puisque l'effet peut être sans influence ou légèrement influent. E Pour de pareils cas, il est nécessaire, avant de statuer, de faire jouer la complémentarité entre le bon sens, les connaissances du phénomène et les tests statistiques. De l'importance et/ou de la gravité des conséquences que peut engendrer la conclusion du test, dépendra la suite à donner à l'effet en question. On pourra alors, soit se suffire avec le résultat du test ou bien entreprendre d'autres essais et études statistiques pour mieux évaluer les risques. II. 4. Plan composite centré 3 facteurs qui. Estimation de l'erreur expérimentale Pour estimer l'erreur expérimentale, il faut effectuer plusieurs mesures en un même point tout en contrôlant les mêmes facteurs que ceux du plan.
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