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Auteur(s)
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Morgan GERMA : Collaborateur à l’Université Joseph Fourier de Grenoble, Master CQAQMV
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Lire l’articleINTRODUCTION
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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9. Erreurs à éviter
9.1 Ne pensez pas que le seul R² permet de valider un modèle
Le coefficient de détermination R² n’est pas suffisant pour valider un modèle. En effet, s’il montre que votre droite de régression modélise assez bien votre étude, il ne montre pas si votre régression passe par l’origine (alors que c’est une situation qui peut être physiquement attendue) et il n’est pas assez puissant pour détecter la présence de données aberrantes, voire un niveau aberrant.
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P.H. Cornillon, E.M. Lober, Régression – Théorie et application, Ed Springer
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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
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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.
Site sur la validation des méthodes, la métrologie, la qualité et sur la communication
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