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Laurent LEBLOND : Expert en Statistique Industrielle, Direction Qualité du Groupe PSA Peugeot Citroën
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MOTS-CLÉS
Valeurs aberrantes | outliers | tests statistiques | échantillonnage | écart normalisé | Student | Khi-Deux | Fisher-Snédéor
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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.
Étapes :
.
et l’hypothèse de série purement aléatoire est rejetée si, au niveau de confiance 
choisi : 
.
lorsque 
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Fiche
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Fiches à lire
Aller plus loin
Bibliographie
- 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
- Introduction à la statistique, 3e édition, Morgenthalers S., Presses polytechniques et universitaires romandes, 2007
- Probabilités, analyse de données et statistiques, 2e édition, Saporta G, Technip, 2006
Glossaire
En statistique, un test d'hypothèse est une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse théorique sur la base d'un échantillon en attachant à la décision des risques de se tromper.
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Documents
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Simulation d’un phénomène aléatoire et construction d’histogrammes
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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