des capteurs (étendue de mesure, sensibilité, linéarité, hystérésis, mobilité, effet de la température) 4...
Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.
, les problèmes d’analyse et de synthèse ont d’abord été posés en se plaçant dans l’hypothèse de linéarité... non linéaires. Dans une première étape, les non-linéarités ont été regardées essentiellement... -linéarités pour la conception de systèmes plus performants. Parmi ces avantages, et à titre d... un tableau des non-linéarités avec leur gain complexe équivalent (tableau 1 ), et les courbes des gains...
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, les paramètres de justesse, répétabilité, reproductibilité, limite de quantification et linéarité associés... . Ces caractéristiques (justesse, répétabilité, reproductibilité, limite de quantification, linéarité...) font partie... ; la reproductibilité ; la justesse ; la linéarité ; la limite de détection/limite de quantification... , justesse, linéarité...), ainsi que les méthodes utilisées pour les quantifier ; les résultats...
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Les données que vous utilisez dans le cadre de vos activités sont-elles suffisantes et représentatives de ce que vous souhaitez observer ? Si ce n’est pas le cas, vous risquez de prendre de mauvaises décisions. Cette fiche décrit différents cas d’utilisation courants des statistiques, en vous indiquant comment vous assurer que les données sont suffisantes, et ainsi vous rassurer quant à la qualité de vos décisions !
Amélioration des performances, Certification ISO 9001, Management intégré...
À partir de données observées, seules preuves tangibles et sincères d'une qualité établie et maîtrisée, la validation vous apportera la preuve par l’expérience.
Cependant, pour valider, il faut avant tout :
Le domaine de la validation est vaste et vous offrira de nombreuses opportunités d’amélioration.
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
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.
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
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