방법 증거 기록
Bayesian Full Factorial Design
Bayesian full factorial design combines the complete combinatorial structure of classical full factorial experiments — running every combination of factor levels — with a Bayesian inferential framework that incorporates prior knowledge about factor effects and yields full posterior distributions over main effects, interactions, and model parameters, rather than point estimates and p-values.
원본 기록
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Bayesian Full Factorial Design of Experiments
분류학적 방법 기록 · process-pipeline / experimental-design
- Chaloner, K., & Verdinelli, I. (1995). Bayesian experimental design: A review. Statistical Science, 10(3), 273–304. · DOI 10.1214/ss/1177009939
- Box, G. E. P., Hunter, J. S., & Hunter, W. G. (2005). Statistics for Experimenters: Design, Innovation, and Discovery (2nd ed.). Wiley-Interscience. · ISBN 978-0471718130
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관련 방법
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