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1 - QU’EST-CE QUE LA LINÉARITÉ D’UNE MÉTHODE DE MESURE ?

2 - QUELLES SONT LES PROBLÉMATIQUES RENCONTRÉES LORS D’UN ÉTALONNAGE ?

3 - QUELLES SONT LES STRATÉGIES DE RÉGRESSION EXISTANTES ?

  • 3.1 - Moindres carrés ordinaires (OLS)
  • 3.2 - Moindres carrés pondérés (WLS)
  • 3.3 - Moindres carrés généralisés (GLS)
  • 3.4 - Méthode dite GGMR (Generalized Gauss Markov Regression)
  • 3.5 - Autres méthodes

4 - QUELLE APPROCHE CHOISIR ?

  • 4.1 - La réalité

5 - QUELS SONT LES POINTS « CLEFS » DES MODÉLISATIONS ?

  • 5.1 - Le sens du modèle
  • 5.2 - L’opportunité de la correction
  • 5.3 - La prise en compte des résidus au modèle

6 - COMMENT S’EN SORTIR AVEC EXCEL ?

7 - COMMENT VALIDER SON MODÈLE ?

8 - NOTRE CONSEIL

9 - ERREURS À ÉVITER

  • 9.1 - Ne pensez pas que le seul R² permet de valider un modèle

10 - ABRÉVIATIONS ET ACRONYMES

11 - GLOSSAIRE

Fiche pratique | Réf : FIC1412 v1

Comment s’en sortir avec Excel ?
Déterminer un modèle qui s’ajuste au plus près des données observées

Auteur(s) : Morgan GERMA

Date de publication : 10 avr. 2015 | Read in English

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Auteur(s)

  • Morgan GERMA : Collaborateur à l’Université Joseph Fourier de Grenoble, Master CQAQMV

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INTRODUCTION

Bien souvent négligée, l’erreur dans la spécification d’une fonction de mesure (nommée souvent « modèle ») peut avoir un effet significatif sur les résultats d’une méthode de mesure. La modélisation, étape clef de l’étalonnage, ne se limite pas à l’estimation ponctuelle des paramètres de la fonction de mesure choisie (coefficients du modèle). Elle doit aussi évaluer les incertitudes sur les paramètres de cette fonction afin d’estimer la part d’incertitude qui lui est due dans l’expression d’un résultat de mesure. Cette incertitude est qualifiée par abus « d’incertitude de modélisation ». Cette fiche aborde les mécanismes à l’œuvre lorsque l’on réalise une régression linéaire et vous amène à réfléchir quant au choix de votre modèle.

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De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-fic1412


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6. Comment s’en sortir avec Excel ?

La question de la significativité des coefficients est une question traitée par les statisticiens mais souvent oubliée. Dans le cas linéaire, elle s’appuie sur un test de Fisher (cf. Quelques tests d’hypothèses usuels [FIC 1439]) qui permet de comparer les valeurs estimées des paramètres à des a priori en tenant compte des incertitudes associées et de leurs covariances. Même si cette difficulté n’est pas insurmontable, ce test n’est pas trivial et demande quelques calculs. La bibliographie renvoie vers des documents traitant de cette question. Le guide du CFM l’aborde également sous l’angle de la « signature d’un processus d’étalonnage ».

6.1 Cas des modèles linéaires

Dans le cas d’une comparaison au modèle simple y=x , l’approche théorique est abordable avec quelques calculs accessibles.

Soit des résultats d’étalonnage qui conduisent à  n couples  ( x i , y i ) où  x i représentent les valeurs étalons ou les valeurs mesurées, suivant l’importance des incertitudes sur les unes et les autres, et yi les autres....

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1 Bibliographie

  • P.H. Cornillon, E.M. Lober, RégressionThéorie et application, Ed Springer

  • Collège Français de Métrologie (CFM) : « Application du nouveau concept d’étalonnage du VIM 3 » et le logiciel M-CARE de traitement associé, téléchargeable sur le site du CFM

HAUT DE PAGE

2 Outils téléchargeables

  • Picto outil Outil Estimation de l’ajustement d’un modèle d’étalonnage. (Outil fic1412m1.xlsx ).

    Ce fichier Excel permet de vérifier si le modèle d’étalonnage est acceptable.

HAUT DE PAGE

3 Site internet

Méthodes de validation

Site sur la validation des méthodes, la métrologie, la qualité et sur la communication

...

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