Statistique descriptive, notion de population, d’échantillon, variable qualitative, quantitative, dépendante, indépendante, effectif, fréquence, Paramètres de position d’une variable :moyenne, médiane. Paramètres de dispersion d’un variable : étendue, quantiles, variance, écart-type. Représentations graphiques. Régression simple. Notion de risque producteur/client. Plans d’échantillonnage simple, double, multiple, cartes de contrôle statistique aux variables, cartes de contrôle statistiques aux attributs, indice de capabilité Cp, CpK, plans d’expériences « procédé », plans de mélange, méthodes d’optimisation.
 

L’étudiant saura décrire des données, les organiser, les classer, les comparer et les représenter. Il saura analyser leur structure et leur distribution. A partir d’une taille d’échantillon et d’un niveau de qualité acceptable, il saura exploiter un plan d’échantillonnage dans un contrôle de réception par attributs ou par mesure. En R&D, saura optimiser avec des plans d’expériences simples ou des méthodes telles que la méthode du simplex la formulation d’un médicament et/ou son procédé d’obtention. En production, il saura construire des cartes de contrôles, les interpréter et suivre l’évolution d’un paramètre qualité dans le temps. A l’aide des indices de capabilité, il saura mesurer et établir comment la variabilité d’un paramètre procédé ou d’une caractéristique produit permet de respecter ou non des spécifications.