But du cours
Ce cours vise à doter les élèves-ingénieurs des connaissances leur permettant de concevoir des campagnes expérimentales et d’en analyser les résultats. Ils seront capables d’identifier les facteurs importants et de dégager les tendances principales, tout en accompagnant leurs résultats d’informations sur l’incertitude inhérente à cette analyse. Etre capable de mener ces analyses à l’aide d’un outil numérique spécialisé : R.
Acquis d'apprentissage visés
Concevoir et mettre en oeuvre un plan d’expérience simple Adapter et choisir les méthodes de caractérisation produit (physicochimique, rhéologique, sensoriel, nutritionnel, durée de vie) en fonction des objectifs
Prérequis
Bases mathématiques en analyse, algèbre et géométrie; probabilités, statistiques descriptive et inférentielle; Pratique d’un langage de programmation (R)
Programme
Tests statistiques : Test d'adéquation : test d'ajustement du Khi2 de Pearson, de Kolmogorov-Smirnov Test de comparaison paramétriques: T-test, ANOVA Test de comparaison non-paramétriques : test de Mann-Whitney, de Wilcoxon, de Kruskal-Wallis, du Khi2 Tests de corrélation: test de Pearson, de Spearman, de Kendall Plans d’expérience: Introduction. Plan complet. Exemple. Réponses. Facteurs. Niveaux. Effets principaux et effets d’interaction. Représentation. Courbes iso-réponses.
Modalités d'évaluation
Contrôle continu
Bibliographie
Husson, François, Sébastien Lê, and Jérôme Pagès. Analyse de données avec R. Presses universitaires de Rennes, 2016. Introduction aux plans d’expériences, Jacques Goupy, Dunod, 2017.
Supports
Polycopié Moodle