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Statistique appliquée a la qualité

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3 six sigma. Note methodologie 6 SIGMA pour exam. Comment faire un diagramme de Pareto avec Excel et Minitab. Pareto et analyse ABC. Gestion de la sécurité. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Dans les années 1990, James Reason, un professeur de psychologie de l'université de Manchester a tenté de décrire une nouvelle approche de la gestion de la sécurité qui se focalise sur les facteurs de l’organisation mis en jeu dans les accidents.

Ce point de vue tente ainsi de formaliser les responsabilités en matière de sécurité depuis le management jusqu'aux acteurs de première ligne et d'instaurer la lutte contre les défaillances le plus en amont possible pour accroître l'efficacité des systèmes de gestion de la sécurité. Cette approche s'inscrit dans une tendance qui a vu entre les années 1950 et 1970 l'effort de gestion de sécurité d'abord se focaliser sur les facteurs techniques puis entre les années 1970 et 1990 sur les facteurs humains (importance de l'erreur humaine dans les accidents) et enfin depuis les années 1990 sur les facteurs de l’organisation[1]. Typologie des défaillances[modifier | modifier le code] Les plaques de Reason. Règle 68-95-99.7. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. En statistique, la règle 68-95-99.7 (ou règle des trois sigmas ou règle empirique) indique que pour une distribution normale, presque toutes les valeurs se situent dans un intervalle centré autour de la moyenne et dont les bornes se situent à 3 écarts-types de part et d'autre.

Environ 68,27 % des valeurs se situent à un écart-type de la moyenne. De même, environ 95,45 % des valeurs se situent à 2 écarts-types de la moyenne. La quasi-totalité (99,73 %) des valeurs se situent à moins de 3 écarts-types de la moyenne. En notation mathématique, ces faits peuvent être exprimés comme suit, où x est une observation d'une distribution normale d'une variable aléatoire, μ est la moyenne de la distribution, et σ est son écart-type : (en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé « 68–95–99.7 rule » (voir la liste des auteurs). 68–95–99.7 rule. For the normal distribution, the values less than one standard deviation away from the mean account for 68.27% of the set; while two standard deviations from the mean account for 95.45%; and three standard deviations account for 99.73%.

Prediction interval (on the y-axis) given from the standard score (on the x-axis). The y-axis is logarithmically scaled (but the values on it are not modified). In statistics, the so-called 68–95–99.7 rule is a shorthand used to remember the percentage of values that lie within a band around the mean in a normal distribution with a width of one, two and three standard deviations, respectively; more accurately, 68.27%, 95.45% and 99.73% of the values lie within one, two and three standard deviations of the mean, respectively. In mathematical notation, these facts can be expressed as follows, where x is an observation from a normally distributed random variable, μ is the mean of the distribution, and σ is its standard deviation: Normality tests[edit]

Six Sigma. La méthode Six Sigma repose sur une démarche fondée à la fois sur la voix du client (enquêtes…) et sur des données mesurables (par indicateurs) et fiables. Cette méthode est utilisée dans des démarches de réduction de la variabilité dans les processus de production (ou autre) et au niveau des produits et vise ainsi à améliorer la qualité globale du produit et des services.

Histoire[modifier | modifier le code] L’histoire de Six Sigma débute en 1986 chez Motorola, mais la méthode devient célèbre dans les années 1990 lorsque General Electric décide de l’appliquer et de l’améliorer. Motorola avait cherché à mettre en place une méthode pour améliorer ses processus de fabrication en vue de satisfaire ses clients.

Origine de l'appellation[modifier | modifier le code] La méthode consiste à faire en sorte que tous les éléments issus d'un processus soient compris dans un intervalle s'éloignant au maximum de six sigma par rapport à la moyenne générale des éléments issus de ce processus. TD3 exo stat courbe abc. Timbo Exel Stattistique 2015 2016. Gestion des risques. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. La gestion des risques, ou management du risque (risk management), est la discipline qui s'attache à identifier, évaluer et prioriser les risques relatifs aux activités d'une organisation, quelles que soient la nature ou l'origine de ces risques, pour les traiter méthodiquement de manière coordonnée et économique, de manière à réduire et contrôler la probabilité des événements redoutés, et réduire l'impact éventuel de ces événements.

À ce titre, il s'agit d'une composante de la stratégie d'entreprise qui vise à réduire la probabilité d'échec ou d'incertitude de tous les facteurs pouvant affecter son projet d'entreprise. La gestion en continu de la grille de risques d'une entreprise suppose vision et vigilance du dirigeant et de ses conseils et cadres, pour la réadapter aux réalités du terrain et des systèmes régulatoires qui s'y appliquent. Entreprises et incertitudes[modifier | modifier le code] Part d'incertitude[modifier | modifier le code] Statistiques appliquées 1 [Mode de compatibilité] Statistiques appliquées présentation [Mode de compatibilité] Stat TD 2 Application Droiteregression (transfo en decibels) Droite de régression, bruit DIAPO du deuxieme cours. Stat TD 1. Les statistiques : le pouvoir des données! Variance et écart-type. Contenu archivé L’information dont il est indiqué qu’elle est archivée est fournie à des fins de référence, de recherche ou de tenue de documents.

Elle n’est pas assujettie aux normes Web du gouvernement du Canada et elle n’a pas été modifiée ou mise à jour depuis son archivage. Pour obtenir cette information dans un autre format, veuillez communiquer avec nous. Contrairement à l'étendue et aux quartiles, la variance permet de combiner toutes les valeurs à l'intérieur d'un ensemble de données afin d'obtenir la mesure de dispersion. La variance (symbolisée par S2) et l'écart-type (la racine carré de la variance, symbolisée par S) sont les mesures de dispersion les plus couramment utilisées. Nous savons que la variance est une mesure du degré de dispersion d'un ensemble de données. On la calcule en prenant la moyenne de l'écart au carré de chaque nombre par rapport à la moyenne d'un ensemble de données. [somme de l'écart au carré] ÷ nombre d'observations = variance Propriétés de l'écart-type. Le NQA —une garantie de qualité. Manuel statistique qualité 133pages.

7597 chap01. Diapo stat. Cours en ligne de Statistiques - MOOC francophone de statistique appliquée. Une formation à caractère transversal La statistique appliquée concerne de bien nombreux domaines. De l’ingénieur de production confronté à des questions de contrôle qualité, au responsable marketing soucieux de mesurer l’efficacité d’une campagne de publicité ou au cadre de santé chargé de la conduite d’une politique de vaccination, nombreuses sont les situations dans lesquelles les professionnels doivent mettre en œuvre des techniques statistiques à l’appui de décisions qu’ils doivent prendre. Mais le recours à la statistique est important aussi bien dans le champ des compétences spécifiques des décideurs que dans le dialogue qu’ils établissent avec des interlocuteurs d’autres champs disciplinaires, au service de l’intérêt et de projets communs : un médecin est ainsi obligé de prendre en compte les aspects économiques dans l’organisation de ses pratiques, au même titre qu’un responsable de production dans une usine automobile.

Le principe de la formation Le niveau de la formation/Licence. Méthodes Statistiques Appliquées à la. StatQualite.