방법 증거 기록
Bayesian Fractional Factorial Design
Bayesian fractional factorial design integrates Bayesian prior information into the selection and analysis of fractional factorial experiments. Rather than running every combination of factor levels, only a carefully chosen subset of runs is executed, with Bayesian inference used to estimate effects and quantify uncertainty — even when the classical aliasing structure leaves effects confounded.
원본 기록
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Bayesian Fractional Factorial Experimental Design
분류학적 방법 기록 · process-pipeline / experimental-design
- 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
큐레이션된 주장
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관련 방법
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