Diseño Factorial Fraccional Bayesiano
El diseño factorial fraccional bayesiano integra información previa bayesiana en la selección y análisis de experimentos factoriales fraccionales. En lugar de ejecutar cada combinación de niveles de factor, solo se ejecuta un subconjunto cuidadosamente elegido de corridas, y se utiliza la inferencia bayesiana para estimar efectos y cuantificar la incertidumbre, incluso cuando la estructura clásica de aliasing deja los efectos confundidos.
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Fuentes
- DuMouchel, W., & Jones, B. (1994). A simple Bayesian modification of D-optimal designs to reduce dependence on an assumed model. Technometrics, 36(1), 37–47. DOI: 10.2307/1269197 ↗
- Meyer, R. D., & Steinberg, D. M. (1996). Follow-up designs to resolve confounding in multifactor experiments. Technometrics, 38(4), 303–313. DOI: 10.1080/00401706.1996.10484538 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Fractional Factorial Experimental Design. ScholarGate. https://scholargate.app/es/experimental-design/bayesian-fractional-factorial-design
¿Qué método?
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- Diseño Experimental BayesianoDiseño experimental↔ comparar
- Diseño Compuesto CentralDiseño experimental↔ comparar
- Metodología de Superficie de Respuesta (RSM)Diseño experimental↔ comparar
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