1. Appelez fractfact pour élaborer une matrice d'expériences factorielle fractionnelle pour une expérience de test d'un processus de peinture. Les facteurs A, B, C et D correspondent, respectivement, à la quantité de peinture, la pression liquidienne, la température et le fournisseur.

2. Enregistrez les résultats de l'expérience dans la matrice Y. Elle comporte une ligne par exécution et une colonne par réplique.

3. Appelez la fonction quickscreen pour calculer la réponse moyenne haute et basse de chaque facteur et des interactions AB, AC et BC. Pour ce plan d'expériences factoriel fractionnel, CD, BD et AD subissent une distorsion générée, respectivement, par AB, AC et BC. Ils ne sont donc pas inclus.

4. Utilisez la fonction submatrix pour supprimer l'en-tête de la matrice E.

5. Définissez la matrice Data avec les libellés de facteur et d'interaction dans sa première colonne et avec les demi-effets dans sa deuxième colonne. Utilisez cette matrice comme argument de la fonction pareto, qui renvoie le libellé, le demi-effet et le pourcentage cumulé pour chaque facteur ou interaction. Les demi-effets sont triés par ordre décroissant.

6. Affichez les demi-effets et les pourcentages cumulés dans un diagramme de Pareto. Pour les demi-effets, sélectionnez le type de courbe Courbe type colonne et ajoutez un facteur de mise à l'échelle à l'emplacement réservé aux unités, de façon à ce que la taille des demi-effets corresponde à la taille des pourcentages cumulés.

7. Définissez la matrice Paint_Thickness avec les réponses moyennes basses dans sa première colonne et les réponses moyennes hautes dans sa deuxième colonne. Utilisez cette matrice dans un tracé des effets : sélectionnez le type de courbe Courbe de type effets.

8. Selon le diagramme de Pareto et celui des effets, il semble que A, B et AB soient des facteurs significatifs. Cependant, étant donné que AB est altéré par CD, créez un tracé des effets de manière à afficher l'interaction AB et à vérifier que son interaction est importante.