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J-GLOBAL ID：202102251310367517   整理番号：21A2342765

Krigingの予測特性:一様誤差限界とロバスト性【JST・京大機械翻訳】

On Prediction Properties of Kriging: Uniform Error Bounds and Robustness

著者 (3件)： Wang Wenjia (The Statistical and Applied Mathematical Sciences Institute, Durham, NC) ,  Tuo Rui (Department of Industrial and Systems Engineering, Texas A&M University, College Station, TX) ,  Jeff Wu C. F. (The H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA)
資料名： Journal of the American Statistical Association  (Journal of the American Statistical Association)
巻： 115  号： 530  ページ： 920-930  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0262A  ISSN： 0162-1459  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Gaussランダム場に基づくKrigingは未知関数の再構成に広く用いられている。クリギング法は計算的に単純である点状予測分布を持つ。しかし,多くの応用において,1つは,同時に,一連の非トリップ点を予測するように思える。本研究では,均一計量の下で,簡単で普遍的なクリギング予測子に対するいくつかの誤差限界を得た。任意の次元における入力点の散乱集合に対して動作し,Gauss過程の共分散関数が誤指定される場合もカバーした。これらの結果は,GaussまたはMatern相関関数の下でのクリギングの収束率,空間充填設計とクリギングモデルの間の関係,およびMatern相関関数のロバスト性をより良く理解する。本論文の補足材料はオンラインで利用できる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 散乱 ,  相関関数 ,  トリップ ,  Gauss過程 ,  再構成 ,  *ロバスト性 ,  クリギング
準シソーラス用語： 確率場 ,  予測子 ,  オンライン ,  Krigingモデル ,  共分散関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Gauss過程モデリング ,  動径基底関数 ,  空間充填設計 ,  空間統計 ,  一様収束

分類 (3件)： 統計的品質管理  (KB04030W) ,  土壌学一般  (FB04010V) ,  土地問題  (RD02020K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 予測 ,  誤差限界 ,  ロバスト性