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阿洛达，麻省理工学院。；穆罕默德·沙哈特雷。

具有偏态误差的高斯过程回归。 （英语） Zbl 1437.62178号

J.计算。申请。数学。 370，文章ID 112665，14 p.（2020）.
小结：在统计文献中，高斯过程被用作先验过程，从贝叶斯的角度处理具有正态分布误差项的非线性回归。本文对高斯过程回归（GPR）模型进行了修正，假设GPR模型的误差项服从正态分布，而不是正态分布。我们将这种新的修正称为带偏误的高斯过程回归（GPRSE）。我们模型的一个主要优点是，众所周知的GPR模型是GPRSE模型的一个子类。最重要的是，我们以封闭形式导出了新输入位置的预测分布。此外，还导出了GPRSE模型的边际似然，并用于训练模型超参数。我们还进行了仿真实验，以证明与GPR模型相比，我们提出的方法的效率。

引用于2文件

MSC公司：

62小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线
62H10型 统计的多元分布
62E10型 统计分布的特征和结构理论
60G15年 高斯过程
2015年1月62日 贝叶斯推断

关键词：

高斯过程回归；闭斜态正态分布；贝叶斯统计；预测分布；事先分配

软件：

R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.T.Alodat}和\textit{M.K.Shakhatreh}，J.Compute。申请。数学。370，文章ID 112665，14 p.（2020；Zbl 1437.62178）
全文： 内政部

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