Différents plans en surface de réponse | |||
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Plans | Avantages | Inconvénients | Exemple d’utilisation |
Composite centré | Meilleure précision sur les coefficients Variance uniforme sur le domaine d’étude | Un peu plus d’essais Les facteurs doivent être quantitatifs | On veut un modèle très prédictif, avec une faible erreur sur les coefficients |
Hybride | Bonne précision sur les coefficients Un peu moins d’essais que composite centré | Les facteurs doivent être quantitatifs | On veut une bonne prédiction sur les coefficients mais en diminuant le nombre d’essais |
Box Behnken | Ne comporte que des -1, 0, 1 donc peut éventuellement être utilisé avec des facteurs qualitatifs | Précision faible sur les coefficients quadratiques Nombre d’essais élevé lorsque le nombre de niveaux dépasse 4 | On veut une bonne prédiction sur les coefficients, et on a au moins un facteur qualitatif à 3 niveaux |
Hoke | Plans presque saturés Nombre d’essais minimal Ne comporte que des -1, 0, 1 donc peut éventuellement être utilisé avec des facteurs qualitatifs | Précision faible sur l’ensemble des coefficients | On veut une idée de la surface de réponse mais on veut privilégier un faible nombre d’essais |
Réseaux de Doehlert | Permet des stratégies évolutives: - soit en se déplaçant dans le domaine d’étude - soit en rajoutant progressivement des facteurs Nombre d’essais peu élevé | Précision faible sur l’ensemble des coefficients | On privilégie un nombre d’essais peu élevé et on veut pouvoir faire évoluer le domaine d’étude au cours des essais |
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