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米卡·比诺伊斯;罗伯特·格拉米奇。;迈克·卢德科夫斯基

用于大型模拟实验的实际异方差高斯过程建模。 （英语） Zbl 07498993号

J.计算。图表。斯达。 27,4号，808-821（2018）.
摘要：对于显示输入相关噪声的模拟实验，我们提出了基于似然的高斯过程回归的统一观点。复制在这种情况下发挥着重要作用，然而，以前利用复制的方法要么忽略了这种设计带来的计算节省，要么采用短小精悍的完全类似于hood的推理来保持可控性。从同方差过程开始，我们展示了众所周知的Woodbury恒等式的多个应用如何在似然（无近似）下促进所有参数的推断，从而绕过典型的全数据大小的计算。然后，我们从机器学习中借用了一个潜在变量的概念来解决异方差问题，使其在相同的节俭推理框架内工作，从而同时利用复制设计的计算和统计效率。其结果是一个推理方案，其特征是具有闭合形式导数的单目标函数，用于基于库的快速优化。提供了示例，包括来自制造业和流行病管理的真实模拟实验。

引用于21文件

理学硕士：

62至XX 统计

关键词：

输入相关噪声;复制;随机克里金;伍德伯里公式

软件：

质量（R）;tgp公司;DiceKriging公司;COMPASS（指南针）;DiceOptim公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Binois}等人，《计算杂志》。图表。Stat.27，No.4，808--821（2018；Zbl 07498993）
全文： 内政部 arXiv公司

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