马修·普卢姆利;约瑟夫·罗珊 正交高斯过程模型。 （英语） Zbl 1390.62047号 统计正弦。 28，第2号，601-619（2018）. 摘要：高斯过程模型广泛用于非参数/半参数建模。当平均模型包含系数未知的多项式时，会出现可识别性问题。虽然结果预测不受影响，但这导致平均模型中系数的估计较差，因此估计的平均模型失去了可解释性。为了解决这一问题，本文引入了一种新的高斯过程模型，其随机部分与平均部分正交。本文还通过数据示例讨论了在多保真度仿真中的应用。 引用于8文件 理学硕士： 62G05型 非参数估计 62K99型 统计实验设计 60G15年 高斯过程 关键词：计算机实验;可识别性;克里金;多义性模拟;泛克里金;非参数/半参数建模 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Plumlee}和\textit{V.R.Joseph}，Stat.Sin。28，第2号，601--619（2018；Zbl 1390.62047） 全文： 内政部 arXiv公司