Statistique d'Analyse de Données Industrielles
Formation
À Paris
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CNAM - Conservatoire National des Arts et Métiers
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IUT Paris Descartes
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UParis 1 - UFR 06 Gestion et Économie d´Entreprise
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Description
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Typologie
Formation
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Lieu
Paris
Objectifs: Savoir mener: une Régression Linéaire Multiple. une Analyse en Composantes Principales. une Régression PLS. une Analyse de Variance Multiple. Disposer pour chacune de ces méthodes: de ses cas d'emplois d'une démarche rigoureuse d'investigation des clés d'interprétation et de critique de leurs résultats d'une connaissance de leurs limites. Destinataires: Ingénieur. Technicien de laboratoire, de fabrication ou de l'équipe Qualité.
Les sites et dates disponibles
Lieu
Date de début
Date de début
Les Avis
Le programme
Régression linéaire multiple (RLM)
- Diagnostic de la structure des données
- Choix du modèle
- Choix des coefficients à retenir et validation globale du modèle
- Le traitement des facteurs qualitatifs
- Les graphiques liés à la régression
- Optimisation
Analyse en composantes principales (ACP)
- Rappels sur la notion de corrélation
- Interprétation de la projection des variables et qualité de représentation
- Interprétation de la projection des individus et qualité de représentation
- Le traitement des variables qualitatives
Application de la régression PLS sur la base de l’exemple montrant les limites de la RLM
- Interprétation des résultats statistiques
- Prise en compte de facteurs qualitatifs
- Validation du modèle
Analyse de variance multiple
- Diagnostic de la structure des données
- Choix des effets à retenir et validation globale du traitement
- Place de la dispersion expérimentale
- Les graphiques liés à l’analyse de variance
Justification de l’intérêt de la planification expérimentale
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