弗朗索瓦·巴霍克;阿格内斯·拉格努克斯;洛佩拉·洛佩拉(López-Lopera),安德烈斯·弗雷德里克斯(Andrés F.)。 不等式约束下高斯过程的最大似然估计。 (英语) Zbl 1428.62420号 电子。J.统计。 13,第2期,2921-2969(2019)。 摘要:我们考虑了固定域渐近不等式约束(有界性、单调性或凸性)下高斯过程的协方差参数估计。我们讨论了Matérn和Wendland协方差函数的方差参数估计和微正则参数估计。首先,我们证明了(无约束)最大似然估计量在高斯过程满足不等式约束的情况下,无条件和有条件地具有相同的渐近分布。然后,我们研究了最近提出的约束极大似然估计。我们证明了它与(无约束)极大似然估计量具有相同的渐近分布。此外,我们在仿真中表明,约束最大似然估计在有限样本上通常更准确。最后,我们对预测和噪声观测进行了扩展。 引用于7文件 MSC公司: 62立方米 空间过程推断 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 60G15年 高斯过程 关键词:高斯过程;不等式约束;固定域渐近;约束最大似然;渐近正态性 软件:DiceOptim公司;线路qGPR;tmg(tmg);DiceKriging公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Bachoc}等人,《电子》。J.Stat.13,No.2,2921--2969(2019;Zbl 1428.62420) 全文: 内政部 arXiv公司 欧几里得 参考文献: [1] P.亚伯拉罕森。高斯随机场和相关函数综述。挪威计算中心技术报告,1997年。 [2] M.Abramowitz和I.A.Stegun。,数学函数手册,包括公式、图形和数学表。多佛,纽约,第九次多佛印刷,第十次GPO印刷版,1964年·Zbl 0171.38503号 [3] R.J.Adler。,介绍一般高斯过程的连续性、极值和相关主题。国际监测系统,1990年·Zbl 0747.60039号 [4] R.J.Adler和J.E.Taylor。,随机字段和几何图形。施普林格数学专著。施普林格,纽约,2007年·Zbl 1149.60003号 [5] E.安德烈。关于高斯随机场尺度与方差的一致分离。,《统计年鉴》,38:870-8932010年·Zbl 1204.60041号 ·doi:10.1214/09-AOS725 [6] J.-M.Azaís、F.Bachoc、T.Klein、A.Lagnoux和T.M.N.Nguyen。平稳增量高斯过程变异函数的半参数估计。,arXiv:1806.031352018年。 [7] J.-M.阿扎伊斯和M.Wschebor。,随机过程和场的水平集和极值。John Wiley&Sons,Inc.,新泽西州霍博肯,2009年·Zbl 1168.60002号 [8] F.Bachoc公司。具有模型错误的高斯过程超参数的交叉验证和极大似然估计。,计算统计与数据分析,66:55-692013·Zbl 1471.62021号 ·doi:10.1016/j.csda.2013.03.016 [9] F.Bachoc公司。空间采样在高斯过程协方差参数估计中作用的渐近分析。,《多元分析杂志》,125:1-352014·Zbl 1280.62100号 ·doi:10.1016/j.jmva.2013.11.015 [10] F.Bachoc公司。高斯过程协方差参数估计中空间抽样作用的渐近分析。,《多元分析杂志》,125:1-352014·Zbl 1280.62100号 ·doi:10.1016/j.jmva.2013.11.015 [11] F.Bachoc、K.Ammar和J.Martinez。通过元建模改进实验设计中的代码行为。,核科学与工程,183(3):387-4062016。 [12] F.Bachoc、G.Bois、J.Garnier和J.Martinez。用通用克里格法对计算机模型进行校准和改进预测。,核科学与工程,176(1):81-972014。 [13] F.Bachoc等人。错误指定情况下高斯过程协方差参数估计的渐近分析。,伯努利,24(2):1531-15752018·Zbl 1429.60035号 ·文件编号:10.3150/16-BEJ906 [14] J.Bect、F.Bachoc和D.Ginsbourger。基于高斯过程的序贯实验设计的超分割方法。,伯努利,即将于2018年出版·兹比尔1428.62369 ·doi:10.3150/18-BEJ1074 [15] M.Bevilacqua、T.Faouzi、R.Furrer和E.Porcu。在固定域渐近下使用广义Wendland协方差函数进行估计和预测。,《统计年鉴》,47(2):828-8562019年·Zbl 1418.62365号 ·doi:10.1214/17-AOS1652 [16] Chang,Huang,C.-K.Ing,et al.具有时间趋势和测量误差的随机过程模型的混合域渐近性。,伯努利,23(1):159-1902017·Zbl 1359.62353号 ·doi:10.3150/15-BEJ740 [17] H.S.Chen、D.Simpson和Z.Ying。具有测量误差的随机过程模型的填充渐近性。,《中国统计》,2000年10月141-156日·Zbl 0970.62061号 [18] A.Cousin、H.Maatouk和D.Rullière。金融期限结构的克里金。,《欧洲运筹学杂志》,255(2):631-6482016·Zbl 1346.91264号 [19] S.Da Veiga和A.Marrel。带不等式约束的高斯过程建模。,图卢兹数学学院年鉴,21(3):529-5552012年4月·Zbl 1279.60047号 ·doi:10.5802/afst.1344 [20] J.Du、H.Zhang和V.Mandrekar。锥形极大似然估计量的固定域渐近性质。,《统计年鉴》,37:3330-33612009年·Zbl 1369.62248号 ·doi:10.1214/08-AOS676 [21] T.啃食。紧密支持的相关函数。,多元分析杂志,83(2):493-5082002·Zbl 1011.60015号 ·doi:10.1006/jmva.2001.2056 [22] S.Golchi、D.R.Bingham、H.Chipman和D.A.Campbell。计算机实验的单调模拟。,SIAM/ASA《不确定性量化杂志》,3(1):370-3922015年·Zbl 1327.62146号 ·数字对象标识代码:10.1137/140976741 [23] I.Ibragimov和Y.Rozanov。,高斯随机过程。施普林格·弗拉格,纽约,1978年·Zbl 0392.60037号 [24] J.Istas和G.Lang.高斯过程局部Hölder指数的二次变化和估计。,《亨利·庞加莱学院年鉴》,33:407-4361997年·Zbl 0882.60032号 [25] D.Jones、M.Schonlau和W.Welch。对昂贵的黑盒函数进行有效的全局优化。,《全局优化杂志》,13:455-4921998年·Zbl 0917.90270号 ·doi:10.1023/A:1008306431147 [26] C.考夫曼和B.沙比。地质统计学中估计和预测的范围参数的作用。,《生物统计学》,100:473-4842013年·Zbl 1284.62590号 ·doi:10.1093/biomet/ass079 [27] Lifshits硕士。,高斯随机函数,《数学及其应用》第322卷。Kluwer学术出版社,多德雷赫特,1995年·Zbl 0832.60002号 [28] A.F.López-Lopera。,lineqGPR:具有线性不等式约束的高斯过程回归模型,2018年。R包版本0.0.3。 [29] A.F.López-Lopera、F.Bachoc、N.Durrande和O.Roustand。线性不等式约束下的有限维高斯近似。,SIAM/ASA《不确定性量化杂志》,6(3):1224-12552018年·Zbl 1405.60047号 ·doi:10.137/17M1153157 [30] A.F.López-lopera、S.John和N.Durrande。线性不等式约束下的高斯过程调制Cox过程。在,AISTATS,《机器学习研究论文集》第89卷,1997-2006页,2019年4月16-18日。 [31] H.Maatouk和X.Bay。用于不等式约束计算机实验的高斯过程模拟器。,数学地球科学,49(5):557-5822017·Zbl 1371.65006号 ·doi:10.1007/s11004-017-9673-2 [32] G.马瑟隆。,La Théorie des Variables Régionalisées et ses应用。枫丹白露数学形态学中心第五辑。巴黎国立矿山学院,1970年。 [33] H.Nickisch和C.E.Rasmussen。二元高斯过程分类的近似。,机器学习研究杂志,9(10月):2035-20782008·兹比尔1225.62087 [34] A.Pakman和L.Paninski。截断多元高斯函数的精确哈密顿蒙特卡罗。,计算与图形统计杂志,23(2):518-5422014。 [35] R.Paulo、G.Garcia-Donato和J.Palomo。具有多元输出的计算机模型的校准。,计算统计与数据分析,56:3959-39742012·兹比尔1255.62187 ·doi:10.1016/j.csda.2012.05.023 [36] H.Putter和G.A.Young。关于协方差函数估计对克里格预测精度的影响。,伯努利,7(3):421-4382001·Zbl 0987.62061号 ·doi:10.2307/3318494 [37] C.拉斯穆森和C.威廉姆斯。,机器学习的高斯过程。麻省理工学院出版社,剑桥,2006年·Zbl 1177.68165号 [38] J.Riihimäki和A.Vehtari。具有单调信息的高斯过程。2010年,《机器学习研究杂志:研讨会和会议记录》,第9卷,第645-652页。 [39] O.Roustant,D.Ginsbourger,Y.Deville,et al.DiceKriging,DiceOptim:使用基于Kriging-based元建模和优化的计算机实验分析的两个R包。,《统计软件杂志》,51(i01),2012年。 [40] J.Sacks、W.Welch、T.Mitchell和H.Wynn。计算机实验的设计与分析。,统计科学,4:409-4231989·Zbl 0955.62619号 ·doi:10.1214/ss/1177012413 [41] T.桑特纳、B.威廉姆斯和W.诺茨。,计算机实验的设计与分析。斯普林格,纽约,2003年·Zbl 1041.62068号 [42] M.斯坦因。具有指定错误协方差函数的随机场的渐近有效预测。,《统计年鉴》,16:55-631988年·Zbl 0637.62088号 [43] M.斯坦因。使用不正确的协方差函数进行线性预测的效率界限。,《统计年鉴》,18:1116-1181990年·Zbl 0749.62061号 ·doi:10.1214/aos/1176347742 [44] M.斯坦因。用于估计随机过程参数的广义交叉验证和修正最大似然的比较。,《统计年鉴》,18:1139-11571990年·Zbl 0734.62091号 ·doi:10.1214/aos/1176347743 [45] M.斯坦因。使用不正确的二阶结构的随机场线性预测的一致渐近最优性。,《统计年鉴》,18:850-8721990年·兹比尔0716.62099 ·doi:10.1214/aos/1176347629 [46] M.斯坦因。,空间数据插值:克里格的一些理论。Springer,纽约,1999年·Zbl 0924.62100号 [47] A.W.范德法特。,渐近统计,剑桥统计与概率数学系列第3卷。剑桥大学出版社,剑桥,1998年·Zbl 0910.62001号 [48] D.Wang。,空间统计和计算机实验中高斯随机场模型的固定域渐近和一致性估计。2010年,新加坡国立大学博士论文。 [49] D.Wang和W.-L.Loh。关于高斯随机场模型中的固定域渐近性和协方差锥化。,《电子统计杂志》,5:238-2692011·Zbl 1274.62643号 ·doi:10.1214/11-EJS607 [50] H.Wendland。,分散数据近似,第17卷。剑桥大学出版社,2004年·Zbl 1185.65022号 [51] Z.Ying先生。高斯过程数据下极大似然估计量的渐近性质。,《多元分析杂志》,36:280-2961991年·Zbl 0733.62091号 ·doi:10.1016/0047-259X(91)90062-7 [52] Z.Ying先生。空间采样方案下参数的最大似然估计。,《统计年鉴》,21:1567-15901993年·Zbl 0797.62019号 ·doi:10.1214/aos/1176349272 [53] H.Zhang。基于模型的地质统计学中的不一致估计和渐近等价插值。,《美国统计协会期刊》,99:250-2612004·Zbl 1089.62538号 ·doi:10.1198/016214500000241 [54] H.Zhang和Y.Wang。海量空间数据的克里格和交叉验证。,《环境计量》,21:290-3042010年。 [55] D.-X.周。学习理论中内核方法的导数再现特性。,计算与应用数学杂志,220(1):456-4632008·Zbl 1152.68049号 ·doi:10.1016/j.cam.2007.08.023 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。