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Fb2 Plans d'expérience: constructions et analyses statistiques: Mathématiques et Applications (French Edition) ePub

by Walter Tinsson

Category: Mathematics
Subcategory: Science books
Author: Walter Tinsson
ISBN: 3642114717
ISBN13: 978-3642114717
Language: French
Publisher: Springer; 2010 edition (April 1, 2010)
Pages: 552
Fb2 eBook: 1981 kb
ePub eBook: 1567 kb
Digital formats: rtf azw lit docx

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Mobile version (beta). Plans d'experience : constructions et analyses statistiques (Mathematiques et Applications, 67). Walter Tinsson. Download (pdf, . 9 Mb) Donate Read. Epub FB2 mobi txt RTF.

Mathématiques et Applications. Plans d'expérience: constructions et analyses statistiques. Authors: Tinsson, Walter. eBook n/a. ISBN 978-3-642-11472-4. 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. Show all. Table of contents (10 chapters).

Presentation generale de la methode et des outils mathematiques. Matha(c)Matiques Et Applications. Plans d experience pour facteurs quantitatifs: modele d ordre un, modele a effets d interactions, surface de reponse, modele a effets de blocs et modele pour melanges. Plans d experience pour facteurs qualitatifs: modele additif, modele a effets d interactions et modele a effets de blocs. Efficacite et optimalite: optimalite uniforme, A, D et E-efficacite, generalisation a la notion de Fq-efficacite, optimalite universelle. De nombreux exemples sont utilises afin d illustrer les diverses techniques presentees.

Plans d'expérience : constructions et analyses statistiques. This communication deals with the analysis of experimental designs using a generalized linear model. Il est souvent necessaire de realiser des experiences afin de modeliser le comportement d'un phenomene complexe. We prove that factorial designs provide a very simple estimation of polynomial model parameter. More). Plans d'expérience à facteurs quantitatifs et à effets de blocs aléatoires.

Plans d'expérience: constructions et analyses statistiques. Optimal repeated measurement designs for a model with partial interactions. P Druilhet, W Tinsson. Biometrika 96 (3), 677-690, 2009. Plans d’expériences pour mélanges à deux niveaux. Journal de la Société Française de Statistique 151 (2), 47-65, 2010.

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Experimental designs: constructions and statistical analyses. Plans d'expérience : construction et analyses statistiques.

Plans d'expérience: constructions et analyses statistiques by Walter Tinsson (pp. 129-130).

LÉVY-VÉHEL & C. WALTER, Les marchés fractals, Efficience, ruptures et tendances sur les marchés financiers, Paris : Presses Universitaires de France, 2002. L. S LIEBOVITCH, Fractals and Chaos, Simplified for the Life Sciences, New York: Oxford University Press, 1998. G. A. LOSA, D. MERLINI, . NONNENMACHER & E. R WEIBEL, eds, Fractals in Biology and Medicine, Volume II, Basel: Birkhaüser, 1998.

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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 Fqefficacité, 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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