Maîtriser les principes fondamentaux du raisonnement statistique. Mettre en application les techniques d’analyses statistiques descriptives et les tests d’hypothèses de base.

Comprendre les fondements théoriques de la méthode de l’ACP Mettre en application l’ACP et interpréter des analyses

S'initier au principe des plans d'expériences Comprendre ce qu'est une stratégie expérimentale par l'utilisation d'une catapulte

Appréhender l’environnement spécifique à une démarche expérimentale . Concevoir, réaliser et analyser des plans de type criblage et surfaces de réponses. Maîtriser les outils statistiques nécessaires à l’interprétation d’un plan d’expériences (Anova, régression, …). Utilisation de logiciels statistiques spécialisés (StatGraphics, Mini tab…).

Mettre en œuvre les techniques avancées de l'analyse de la variance, de la régression et de la covariance Traiter les différents types de modèles (interactions, hiérarchisés, répétées, …) Interpréter les résultats issus des modèles (sens statistique et sens physique)

Mettre en œuvre les techniques de base de l’analyse de la variance. Mettre en œuvre les techniques de base de la régression. Valider et exploiter des modèles avec ces techniques.

Etre capable de comprendre la théorie des tests d'hypothèses Comprendre les acteurs nécessaires au dimensionnement des tests (risques alpha et bêta, Delta, sigma, N) Dimensionner et calcul des puissances des tests de Student et des tests utilisés dans l'analyse de la variance

Maîtriser les outils statistiques nécessaires à la pratique de la MSP Mesurer des indices de capabilités (Cp, Cpk, Cpm, …) Assurer un suivi de production à partir de cartes de contrôles (moyenne, écart-type, …)