XL Formation

Les plans d’expérience (DOE)

Par XL Formation

Objectifs

  • Choisir le plan approprié et élaborer une campagne d'essais
  • Maîtriser la démarche expérimentale efficace et économique pour le recueil d'informations relatif au processus
  • Analyser les résultats avec la méthodologie statistique adéquate, interpréter les résultats
  • Sélectionner les valeurs des paramètres de contrôle permettant de réduire
  • Évaluer et mesurer les effets de signal et de dispersion des paramètres des procédés

Programme

  • Rappel des notions statistiques élémentaires
  • Plans Factoriels Complets
  • Plans Factoriels fractionnaires
  • Le Pooling
  • Les blocs
  • Facteurs à 3 niveaux, points centraux
  • Réponses Multiples
  • Plans de Taguchi, analyse de la variabilité
  • Récapitulatif pratique
  • Étude de cas pratique complète

Pédagogie

  • La pédagogie de ce stage est essentiellement basée sur des exercices,
  • Deux études de cas sont réalisées et permettent aux participants de concevoir des plans d’expérience, de faire les essais puis d’effectuer les analyses,
  • Cette formation est le plus souvent dispensée en Intra-entreprise (nous consulter pour un programme et une tarification sur mesure).

Les Plus

  • Deux études de cas permettent aux participants de concevoir, réaliser, analyser et optimiser les facteurs influents d’une catapulte et d’un hélicoptère

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  • Définir les ETPs et appréhender les développements du marché
  • Maîtriser les techniques de réplication et de gestion utilisées par les ETPs, tout en comprenant les risques associés
  • Maîtriser les stratégies d’investissement à base d’ETPs dans une allocation d’actifs
  • Maîtriser les démarches de sélection d’un ETPs
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L’analyse statistique des données est une des compétences requises pour mettre en oeuvre des projets Big Data. Selon la nature des données manipulées et le type d’analyses souhaitées, il est parfois nécessaire de recourir à des techniques d’analyses avancées. Aussi, tout Data Scientist doit-il aujourd’hui maitriser l’implémentation d’outils statistiques sous R pour réaliser des analyses non ponctuelles et inférentielles paramétriques ou de données uni ou multivariées pour tous les domaines dans le service, l’industrie ou encore la RetD. Cette formation avancée permettra aux participants de maitriser R et ainsi d’être à même d’analyser tous types de données dans leurs projets Big Data.

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La formation en quelques mots

Dans ce module de formation, nous proposons de baser notre pédagogie autour des thèmes suivants :

Au-delà des compétences statistiques pures, l'important dans ce type de formation est de comprendre les mécanismes fondamentaux présents dans la plupart des manipulations des outils statistiques :
D'une façon générale, ces mécanismes sont les suivants :

Par exemple, dans le calcul d'un écart-type, élément clé présent dans un grand nombre de méthodes statistiques, il nous paraît plus important d'appréhender le sens physique de l'écart-type plus que la formule mathématique en traitant les points suivants :

Spécificités des petits échantillons

Cette formation intègre le traitement statistique des petits échantillons.
Cette spécificité nous amène ainsi à aborder certains thèmes tels que :

Thèmes principaux

Jeux de données

Afin de s'approcher au mieux des réalités quotidiennes des praticiens, nous suggérons de nous appuyer pour l'animation pratique de thématiques et surtout de jeux de données reflétant le quotidien des apprenants.
Cet élément est un facteur de réussite pour la formation. Elle permet aux apprenants de :

Il sera donc pertinent que les apprenants puissent réfléchir en amont de la formation à des problématiques, jeux de données ou documents susceptibles d’être utilisés en support lors de la formation.

Outil logiciel

Au-delà de l'apprentissage des thématiques statistiques, la mise en application s'effectuera sur le logiciel MiniTab.
Environ une demi-journée de travail sera donc consacrée à l'apprentissage du logiciel, son ergonomie, la structuration des données permettant aux apprenants d'acquérir l'autonomie sur ce logiciel.

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Acquérir une connaissance méthodologique et pratique de la fiabilité et des méthodes statistiques associées

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  • Choisir des bons tests statistiques
  • Interpréter pertinemment les données recueillies