Analyse de données d’essais

Quand l’utiliser ?

Post-traitement rapide d’essais de laboratoire ou banc d’essai sans ouvrir un environnement statistique complet.

Entrées principales

• CSV / TSV / TXT / XLSX local ou exemple intégré
• Choix des variables X et Y
• Filtrage par série/essai
• Régression : linéaire, polynomiale ou aucune
• Options d’outliers IQR

Résultats fournis

• Nuage de points
• Statistiques descriptives
• Régression et équation
• Coefficient de corrélation / R²
• Résidus, histogramme des résidus, résidus vs X
• Indication d’outliers

Méthode

• Régression linéaire : ŷ = a·x + b
• a = Σ[(xi−x̄)(yi−ȳ)] / Σ[(xi−x̄)²]
• b = ȳ − a·x̄
• R² = 1 − Σ(yi−ŷi)² / Σ(yi−ȳ)²

Hypothèses et limites

• La qualité des conclusions dépend de la qualité des données et du choix du modèle.
• R² élevé ne prouve pas une causalité ni la validité physique du modèle.
• Les outliers détectés automatiquement doivent être examinés, pas supprimés sans justification.

Exemple de validation

Cas validé : X = [0,10,20,30,40], Y = [10,30,50,70,90] → pente a = 2, intercept b = 10, R² = 1.