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Biche et réplicationsSalut
Après avoir beaucoup lu, je suis un peu confus avec les réplications.
Quand dois-je l’utiliser ? Dans quel cas? Et comment calculer le nombre de réplications ?

MerciConception d'expériencesRe: Biche et réplications

Tellement utile ! Merci @Victor_G !

Re: Biche et réplications

Il existe plusieurs stratégies de réplication :

1. Réplicats entièrement randomisés (CRR) : le but est d'obtenir une estimation des erreurs aléatoires tout en réduisant le biais de l'estimation. Cette estimation peut ensuite être utilisée pour des tests statistiques (MSmodel/MSerror). CRR augmente également probablement l'espace d'inférence, mais cela peut compromettre la précision (définition de Box) de la conception. Cette stratégie est utilisée lorsque le bruit n'a pas été identifié. Cela double généralement la taille de l’expérience.

2. Plans de blocs complets randomisés (RCBD) : le but est d'augmenter l'espace d'inférence tout en augmentant simultanément la précision du plan. De plus, les effets de bloc et de bloc par interaction peuvent être attribués, ce qui est nécessaire pour une conception robuste. Cela double également la taille de l’expérience. Si vous pouvez identifier le bruit, il s’agit d’une stratégie plus efficace et efficiente.

"Bloquez ce que vous pouvez, randomisez ce que vous ne pouvez pas" GEP Box

3. Plans de blocs incomplets randomisés (RIBD ou BIB) : similaires au RCBD, mais le bloc est fractionné (comme les factorielles fractionnaires). Dans ce cas, les effets de modèle d’ordre supérieur seront confondus avec les effets de bloc d’ordre supérieur. Il s'agit d'une stratégie efficace pour attribuer les effets de bruit, augmenter l'espace d'inférence tout en augmentant la précision de la conception. Il n’est pas nécessaire de doubler la taille de l’expérience. Cette stratégie est plus utile dans le cadre de la transformation ou de la fabrication que dans le cadre de la conception de produits ou de processus.

Re: Biche et réplicationsMerci beaucoup pour vos bons conseils !Re: Biche et réplicationsBonjour @YanivD ,

Les réplications sont utilisées afin d'estimer plus précisément l'erreur pure et les estimations des paramètres avec plus de précision. L'ajout de répétitions dans un plan vous permet de réduire la prévision de la variance et la variance des estimations des paramètres dans votre modèle.

Vous pouvez l'utiliser en cas de bruit fort dans votre réponse, ou si vous avez besoin d'atteindre un certain niveau de précision pour vos prédictions. Vous pouvez également ajouter des répétitions dans une deuxième série d'expériences (si vous réalisez que votre variance de prédiction est trop élevée par exemple), en utilisant la plateforme « Augment Design », en spécifiant vos facteurs et votre réponse, puis en cliquant sur « Répliquer ».

Il n'y a pas de "règles strictes" concernant le nombre de réplications, car cela peut dépendre du sujet, de l'équipement utilisé, de la précision requise, etc... Veuillez noter que vous pouvez avoir deux options selon la plateforme DoE que vous utilisez (Classique ou Personnalisée). Conception) :
- Vous pouvez spécifier des réplications, c'est-à-dire le nombre de fois que toutes les expériences seront réalisées indépendamment dans le DoE,
- Vous pouvez spécifier des exécutions répliquées, c'est-à-dire la répétition indépendante d'une expérience dans le plan.

Concernant le nombre de réplications (ou d'exécutions de réplications), je vous recommande d'essayer les différentes conceptions que vous avez en tête (avec/sans réplications et nombre différent de réplications) et de les comparer via la plateforme "Comparer les conceptions" (dans DoE / Design Diagnostics ). Dans la fenêtre de comparaison, vous aurez plus d'informations sur l'impact des répliques sur la précision du modèle, et vous pourrez faire un choix sur le meilleur compromis entre budget expérimental et précision de votre modèle.

J'espère que cette première réponse vous aidera,