प्रायिकतावादी प्रयोग अभिकल्पना — प्रायिकतावादी इष्टतम प्रयोग अभिकल्पना
प्रायिकतावादी अभिकल्पना प्रयोगों के निष्पादनों का चयन एक उपयोगिता फलन को अधिकतम करके करती है — सामान्यतः अपेक्षित सूचना लाभ — जो मॉडल प्राचलों के बारे में पूर्व विश्वासों पर संगणित होता है। शास्त्रीय अभिकल्पना के विपरीत, जो निश्चित मान्यताओं के तहत D-इष्टतमता जैसे बीजीय मानदंडों का अनुकूलन करती है, प्रायिकतावादी DOE पूर्व ज्ञान और प्रणाली के बारे में अनिश्चितता को शामिल करती है, जिससे सभी संभावित प्राचल मानों पर अपेक्षा में इष्टतम अभिकल्पनाएँ प्राप्त होती हैं।
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स्रोत
- Chaloner, K., & Verdinelli, I. (1995). Bayesian Experimental Design: A Review. Statistical Science, 10(3), 273–304. DOI: 10.1214/ss/1177009939 ↗
- Ryan, E. G., Drovandi, C. C., McGree, J. M., & Pettitt, A. N. (2016). A Review of Modern Computational Algorithms for Bayesian Optimal Design. International Statistical Review, 84(1), 128–154. DOI: 10.1111/insr.12107 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Optimal Design of Experiments. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/experimental-design/bayesian-design-of-experiments
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