3.1 Importance des hypothèses

Commençons en rappelant que la phase "asserting" est essentielle dans la réussite d'un plan d'expérience. Cette phase doit, entre autre choses, fournit des indications quant au modèle à utiliser pour synthétiser les données. Prenons un exemple pour illustrer notre propos.

Si l'on est certain qu'une droite de régression $x\mapsto y$ est le modèle approprié pour modéliser les résultats suivants :

$$\begin{array}{rrrrrr} x& 2.8529164& -1.2502598& -3.4666558& -... ...26750& -7.5575739& -1.8178379& 9.9940873& 11.698057 \end{array}$$

on obtient :

$$\hat{y}=2.9974133\, x+6.8773196$$

Si l'on est certain que le modèle approprié est le polynôme de degré minimal passant par tous les points, on obtient autre chose. La FIG. 3.1 montre cela.

FIG. 3.1: Importance des hypothèses