Ces deux entr\u00e9es ne construisent rien : elles \u00e9vitent de quitter le menu.<\/p>\n\n\n\n
R\u00e1cs<\/strong>\u00a0ouvre le tableau de donn\u00e9es du projet. La grille cr\u00e9\u00e9e depuis un plan porte le nom du plan, et le plan la res\u00e9lectionne automatiquement quand on y revient on retrouve donc ses essais sans chercher. C\u2019est l\u00e0 qu\u2019on saisit les\u00a0r\u00e9ponses mesur\u00e9es<\/strong>\u00a0au fil des essais.<\/p>\n\n\n\n Elemz\u00e9s<\/strong> ouvre le module Machine Learning sur la grille : ajustement du mod\u00e8le, effets, interactions, pr\u00e9diction, optimisation. Il fait l\u2019objet de son propre guide.<\/p>\n\n\n\n \ud83d\udca1 Le plan d\u2019exp\u00e9riences n\u2019a de valeur qu\u2019exploit\u00e9. Les deux erreurs classiques, \u00e0 ce stade, sont de r\u00e9aliser les essais dans l\u2019ordre du tableau ce qui aligne l\u2019ordre des essais sur une \u00e9ventuelle d\u00e9rive dans le temps et fabrique des effets qui n\u2019existent pas et de ne pas noter les incidents.\u00a0Randomiser l\u2019ordre des essais<\/strong>\u00a0\u00e9s\u00a0consigner ce qui s\u2019est mal pass\u00e9<\/strong>\u00a0co\u00fbtent une minute et sauvent l\u2019analyse.<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":120,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"menu-guide-dutilisateur":[24],"class_list":["post-4673","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-7-doe-plans-dexperiences"],"acf":[],"yoast_head":"\n