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Auteur(s)
-
Laurent LEBLOND : Expert en Statistique Industrielle, Direction Qualité du Groupe PSA Peugeot Citroën
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Lire l’articleINTRODUCTION
Le métrologue est confronté à de nombreuses questions liées à l’utilisation des données dont il dispose. Lorsqu’il évalue une répétabilité, il doit s’assurer de l’homogénéité des données qu’il a collectées. Lorsqu’il veut comparer deux moyennes ou deux écarts-types, il doit aussi savoir tenir compte du fait qu’il ne manipule que des estimations. De ce fait, il doit aussi savoir considérer les intervalles de confiance des paramètres estimés. De même lorsqu’il veut statuer quant à une conformité (comparaison d’une estimation à une limite), il doit également considérer le doute associé à l’estimation. Cette fiche décrit les principaux tests nécessaires au quotidien du métrologue.
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Erreurs à éviter6. Notre conseil
6.1 Maîtrisez les conditions du test que vous mettez en œuvre
Il est fondamental de comprendre la philosophie du test mis en œuvre pour prendre une bonne décision. Nous ne pouvons que rappeler que chaque type de test repose sur des conditions spécifiques (notamment la normalité de la loi parente dans de très nombreux cas). Par conséquent, toute décision prise alors que l’analyste ne s’est pas assuré des conditions d’application des tests est une décision qui ne peut pas se prévaloir d’une quelconque véracité statistique.
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DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
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Statistique théorique et appliquée, 2e édition, Dagnelie P, De Bœck Université, 2007
-
Introductory Statistics with R, Dalgaardp, Springer, 2008
-
Statistique, la théorie et ses applications, Lejeune M, Springer, 2004
-
Applied Statistices and Probability for Engineers, 4e édition, Montgomery D.C & Runger G.C, Whiley, 2007
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Introduction à la statistique, 3e édition, Morgenthalers S., Presses polytechniques et universitaires romandes, 2007
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Probabilités, analyse de données et statistiques, 2e édition, Saporta G, Technip, 2006
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Outil
Simulation d’un phénomène aléatoire et construction d’histogrammes (Outil
fic1439m1.xlsx
).Ce fichier Excel permet de simuler des phénomènes aléatoires simples afin d’observer les effets de l’échantillonnage sur l’histogramme expérimental des valeurs. Il permet également de générer des histogrammes paramétrables (nombre de classes) à partir de données dont vous disposez.
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