Comment construire un diagramme de Henry avec Excel et
une aide à l'interprétation par des exemples. Le document de x centrées et réduites (pour la droite de Henry il faut pondérer la moyenne et l'écart-type.
Table des matières
IV.2.Interprétation de la droite de Henry Interprétation de la droite de Henry. Page 11. Maîtrise statistique des procédés. MSP. V. Les capabilités. La ...
Chapitre 4 : Régression linéaire
b1 = 15771. Interprétation : une augmentation de l'âge d'un an se traduit Ce type de graphique est appelé droite de Henry. Si les résidus ne sont pas ...
Tests de normalité
Pour ma part je ne l'ai jamais vue implémentée dans un logiciel. 1.5 Q-Q Plot et Droite de Henry. Le Q-Q plot
Unité de Recherche Clinique et Évaluative
• QQ Plot / Droite de Henry (points sur la diagonale). 8. Page 10. Normalité Interprétation semblable. P > 005. Le modèle s'ajuste bien aux données.
Droite de Henry.pdf
Droite de Henry. La droite de Henry est une méthode pour visualiser les chances qu'a une distribution d'être gaussienne. Elle permet de lire rapidement la
INTERET DE LUTILISATION DE LA DROITE DE HENRY EN
Cette largeur est définie par la notion de "résolution". L'interprétation d'un pic d'absorption totale correspond en pratique
LA MORALE AU RISQUE DE LINTERPRÉTATION : L
graphy of Henry More » dans Henry More [1614-1687]
: tdr29 ————— Normalisation dune variable quantitative : la
1 févr. 2017 actéristique de la droite de Henry avec ses sauts. C'est typique des ... An analysis of transformations. Journal of the. Royal Statistical ...
Anamorphose linéaire de la courbe defficacité dun plan d
gausso-arithmétique utilisé pour le tracé d'une droite de Henry). Ce statistiques et courbes d'efficacité. (5) ISO-DIS 3494 (Mars 1975) - Interprétation ...
[PDF] Comment construire un diagramme de Henry avec Excel et
Le diagramme de Henry (ou « droite de Henry ») permet d'apprécier l'adéquation d'une une aide à l'interprétation par des exemples
[PDF] Chapitre 4 : Régression linéaire
Interprétation : Ne pas extrapoler la droite au delà des limites du domaine observé de X Ici Ce type de graphique est appelé droite de Henry
[PDF] Dispersion statistique - webwww03 - poseidonheig-vdch
Plus l'on dispose d'un nombre élevé de valeurs plus l'interprétation sera La droite de Henry est une méthode pour visualiser les
[PDF] tdr22pdf
particulier que faire lorsque le graphique en droite de Henry semble se résoudre en deux droites Comment calculer les distributions nor-
[PDF] AJUSTEMENT ANALYTIQUE RÉGRESSION - CORRÉLATION 1
La relation (3) est donc représentée par une droite la droite de Henry ( cf chapitre certains cas l'interprétation du paramètre ? est dénuée de sens
Droite de Henry - phpiaiheig-vdch
Droite de Henry La droite de Henry est une méthode pour visualiser les chances qu'a une distribution d'être gaussienne Elle permet de lire rapidement la moyenne et l'écart type d'une telle distribution Principe Si X est une variable gaussienne de moyenne et de variance ?2 et si N est une variable de loi normale centrée réduite on a les
Qu'est-ce que la droite de Henry ?
Droite de Henry. La droite de Henry est une méthode pour visualiser les chances qu'a une distribution d'être gaussienne. Elle permet de lire rapidement la moyenne et l'écart type d'une telle distribution. Principe.
Comment tracer une droite de Henry ?
Il n’est pas difficile de tracer une droite de Henry avec un tableur. Sur le tableau ci-dessous, la première colonne correspond soit à des valeurs, soit à des limites supérieures de classes (triées par ordre croissant).
Quelle est la droite de Henry des valeurs résiduelles ?
La droite de Henry des valeurs résiduelles doit suivre approximativement une ligne droite. Les schémas dans le tableau suivant peuvent indiquer que le modèle ne répond pas aux hypothèses du modèle. Dans cette droite de Henry, les valeurs résiduelles dévient légèrement de la ligne droite.
Comment convertir une loi en droite ?
L’intérêt est alors de comparer cette droite avec la fonction de répartition de la loi normale, elle-même transformée en droite, soit grâce au secours d’un papier gausso-arithmétique, soit grâce à votre logiciel qui s’occupe de ces petites transformations.
Dispersion
statistique 2Méthodes statistiques en métrologie
Des méthodes statistiques sont utilisées en métrologie essentiellement pour évaluer la meilleure estimation et la séries de mesure. physique) effectués dans des conditions de répétabilités (tout reste identique). il est seulement possible de déterminer une estimationde la aléatoire ont elles-mêmes une incertitude associée. 3Sommaire
Histogramme
Effectifs cumulés et fonction de répartition (%) Quelques premiers éléments sur la représentation graphique des mesuresLois de probabilité
La distribution normale
Critères de normalité
Quelques autres types de distributions utiles en métrologie et ingénierie 41.Moyenne arithmétique
2.Médiane: la valeur qui départage le 50 %
3.Moyenne entre maximum et minimum
4.Autres types de moyenne (voir section 5.2 du polycopié)
Moyenne géométrique
Moyenne harmonique
Moyenne glissante
5 Ecart maximum par rapport à la meilleure estimationEcart type empirique
Quantification des écarts
n xxi e 2 1 2 n xxi c 6 Le fait que l'estimateur de la variance doive être divisé par (-1) -et donc dans un certain sens moins précis -pour être sans biais provient du fait que l'estimation de la variance implique l'estimation d'un paramètre en plus, la moyenne. Cette correction tient compte donc du fait que l'estimation de la moyenne (nécessaire pour calculer la variance) induit une incertitude supplémentaire. En effet si l'on suppose que la moyenne est parfaitement connue, l'estimateur doit être utilisé.Pourquoi (n 1) ?
n xxi e 2 7Analyse de séries de mesures
% de mesures cumulées 0% 25%50%
75%
100%
272829303132333435
8 9 Ce type de graphique simple peut (dans certains cas) permettre temps)Mesures
0.00 10.00 20.00 30.0040.00
50.00
60.00
05101520253035
No. séquentiel
Valeur mesurée
10 (autre exemple:Mesures
0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.0030.00
35.00
05101520253035
No. séquentiel
Valeur mesurée
11Moyenne = 30.11
Ecart-type = 1.99
Incertitude estimée = 3.99( = 2 * sigma)
Mesures
0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.0030.00
35.00
40.00
45.00
05101520253035
No. séquentiel
Valeur mesurée
12Moyenne = 30.11
Ecart-type = 1.99
Incertitude estimée = 3.99( = 2 * sigma)
Mesures
0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.0030.00
35.00
40.00
05101520253035
No. séquentiel
Valeur mesurée
13Triage des mesures
14 15Histogramme
paramètre.Exemple:
fonderie, ‡masse de préparation alimentaire dans une boîte de conserve 16 On utilise l'histogrammeen respectant la règle des aires. Pour éviter toute ambiguïté, il est préférable de travailler avec des classes d'amplitude constante. Dans ce cas, les hauteur des rectangles sont proportionnelles aux effectifs (ou aux fréquences). pourcentagesdes effectifs ou des fréquences il faut connaître les conditions de collecte des données: ‡fréquence de mesure, ‡outil de mesure utilisé, ‡possibilité de mélange de lots, ‡possibilité de tri, ‡etc. 17Histogramme ±1. Collecte des données
La première phase est la collecte des données en cours de fabrication. fabrication (contrôle de la qualité). que le nombre de valeurs relevées soit suffisant. aisée. 18 Généralement on utilise des classes de largeur identique. Le nombre de classes dépend du nombre de valeurs dont on dispose. Le nombre de classe K peut être déterminé par la formule suivante : ou plus simplement: visuel, il est possible de faire varier le nombre de classes. 19 Histogramme ±2. Définir les intervalles de classeR YMOHXU PM[LPMOH ņ YMOHXU PLQLPMOH,
Il faut arrondir cette valeur à un multiple de résolution de H[FqV 20 2122
23
Histogramme ±4. Diagramme des effectifs cumulés (fonction de répartition) Ce diagramme permet de lire l'effectif d'un intervalle entre 0 et xet , par différence, l'effectif de tout intervalle. Cette représentation préfigure le tracé de la fonction de répartition en probabilité.Histogramme 0 2 4 6 8 10 12 valeurs mesurées no. de mesures
Frequences cumulées croissantes
0 5 10 15 20 2530
35
272829303132333435
24Le diagramme des effectifs cumulés peut indiquer soit le nombre absolu de mesures, soit le pourcentage.
Frequences cumulées croissantes
0 5 10 15 20 2530
35
272829303132333435
% de mesures cumulées 0% 25%50%
75%
100%
272829303132333435
25Le diagramme des effectifs cumulés peut aussi être mis en forme de polygonedes effectifs cumulés, aussi pour des intervalles discrets. % cumulé croissant 0% 25%
50%
75%
100%
26272829303132333435
% de mesures cumulées 0% 25%50%
75%
100%
272829303132333435
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