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|a Plans d'expérience: constructions et analyses statistiques
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1 |
|a Berlin, Heidelberg :
|b Springer Berlin Heidelberg,
|c 2010.
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|a XV, 532 p. 38 ill.
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|a Mathématiques et Applications,
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|a Generalites -- La notion de plan d’expérience -- Outils mathématiques pour les plans d’expérience -- Plans dexperience pour facteurs quantitatifs -- Plans d’expérience pour modèles d’ordre un -- Plans d’expérience pour modèles à effets d’interactions -- Plans d’expérience pour surfaces de réponse -- Plans d’expérience en blocs -- Plans d’expérience pour mélanges -- Plans dexperience pour facteurs qualitatifs -- Plans d’expérience pour facteurs qualitatifs -- Plans d’expérience en blocs pour facteurs qualitatifs -- Optimalite des plans dexperience -- Critères d’optimalité.
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|a Il est souvent nécessaire de réaliser des expériences afin de modéliser le comportement d’un phénomène complexe. La méthode des plans d’expérience a pour objectif d’obtenir un maximum d’information sur le phénomène étudié en un minimum d’expériences. Ceci est primordial si l’objectif est un gain de temps ou de qualité. Cet ouvrage détaille les fondements théoriques de la méthode mathématique des plans d’expérience. Ceci est abordé tout au long des quatre parties suivantes. Présentation générale de la méthode et des outils mathématiques. Plans d’expérience pour facteurs quantitatifs : modèle d’ordre un, modèle à effets d’interactions, surface de réponse, modèle à effets de blocs et modèle pour mélanges. Plans d’expérience pour facteurs qualitatifs : modèle additif, modèle à effets d’interactions et modèle à effets de blocs. Efficacité et optimalité : optimalité uniforme, A, D et E-efficacité, généralisation à la notion de Fq-efficacité, optimalité universelle. De nombreux exemples sont utilisés afin d’illustrer les diverses techniques présentées. Les démonstrations mathématiques de la plupart des résultats énoncés figurent en annexe. When a complex phenomenon is studied it is common to run experiments in order to fit a model. In such situations experimental designs can be used to find a maximum of information in a minimum of trials. This is of prime importance when the goal is to save time or improve quality. This book is structured in four parts: a general presentation of the method and mathematical background, experimental designs for quantitative factors, experimental designs for qualitative factors, and optimality of experimental designs. Numerous examples are introduced in order to illustrate the applications and mathematical proofs for most of the results are given in appendices.
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0 |
|a Statistics.
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0 |
|a Applied mathematics.
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|a Engineering mathematics.
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1 |
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|a Statistics.
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|a Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences.
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|a Applications of Mathematics.
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|a Appl.Mathematics/Computational Methods of Engineering.
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|a SpringerLink (Online service)
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|t Springer eBooks
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|i Printed edition:
|z 9783642114717
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0 |
|a Mathématiques et Applications,
|x 1154-483X ;
|v 67
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| 856 |
4 |
0 |
|u http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-11472-4
|z Full Text via HEAL-Link
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| 912 |
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|a ZDB-2-SMA
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| 950 |
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|a Mathematics and Statistics (Springer-11649)
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