Progettazione Bayesiana di Esperimenti — Progettazione Ottimale Bayesiana di Esperimenti
La progettazione bayesiana di esperimenti seleziona le esecuzioni sperimentali massimizzando una funzione di utilità — tipicamente il guadagno informativo atteso — calcolata sulle credenze a priori sui parametri del modello. A differenza della progettazione classica, che ottimizza criteri algebrici come la D-ottimalità in condizioni fisse, la DOE bayesiana incorpora la conoscenza a priori e l'incertezza sul sistema, producendo progetti ottimali in media su tutti i valori plausibili dei parametri.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Optimal Design of Experiments. ScholarGate. https://scholargate.app/it/experimental-design/bayesian-design-of-experiments
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