Plan factoriel fractionnaire bayésien
Le plan factoriel fractionnaire bayésien intègre des informations a priori bayésiennes dans la sélection et l'analyse des expériences factorielles fractionnaires. Plutôt que d'exécuter toutes les combinaisons de niveaux de facteurs, seul un sous-ensemble d'essais soigneusement choisi est réalisé, l'inférence bayésienne étant utilisée pour estimer les effets et quantifier l'incertitude — même lorsque la structure d'aliasing classique laisse les effets confondus.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Fractional Factorial Experimental Design. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/experimental-design/bayesian-fractional-factorial-design
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- Conception bayésienne d'expériencesPlans d'expériences↔ comparer
- Planification Composite CentralePlans d'expériences↔ comparer
- Méthodologie des surfaces de réponse (RSM)Plans d'expériences↔ comparer
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