बेयसियन प्रभाजी गुणनखंड डिज़ाइन
बेयसियन प्रभाजी गुणनखंड डिज़ाइन प्रभाजी गुणनखंड प्रयोगों के चयन और विश्लेषण में बेयसियन पूर्व सूचना को एकीकृत करता है। हर संयोजन को चलाने के बजाय, केवल चुनिंदा रनों का एक उपसमूह निष्पादित किया जाता है, जिसमें बेयसियन अनुमान का उपयोग प्रभावों का अनुमान लगाने और अनिश्चितता को मापने के लिए किया जाता है — भले ही शास्त्रीय एलियासिंग संरचना प्रभावों को भ्रमित छोड़ दे।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Fractional Factorial Experimental Design. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/experimental-design/bayesian-fractional-factorial-design
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