Analyse de données 2

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.

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.

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.