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2. Stochastic Process Models for Describing Computer Simulator Output

  • 2018
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Thomas J. Santner
Brian J. Williams
William I. Notz
Erschienen in
The Design and Analysis of Computer Experiments
Verlag
Springer New York

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Abstract

Recall from Chap. 1 that \(\boldsymbol{x}\) denotes a generic input to our computer simulator and \(y(\boldsymbol{x})\) denotes the associated output. This chapter will introduce several classes of random function models for \(y(\boldsymbol{x})\) that will serve as the core building blocks for the interpolators, experimental designs, calibration, and tuning methodologies that will be introduced in later chapters. The reason that the random function approach is so useful is that accurate prediction based on black box computer simulator output requires a rich class of \(y(\boldsymbol{x})\) options when only a minimal amount might be known about the output function. Indeed, regression mean modeling of simulator output is usually based on a rather arbitrarily selected parametric form.

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Titel
Stochastic Process Models for Describing Computer Simulator Output
Verfasst von
Thomas J. Santner
Brian J. Williams
William I. Notz
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer New York
Buch
The Design and Analysis of Computer Experiments

Print ISBN: 978-1-4939-8845-7

Electronic ISBN: 978-1-4939-8847-1

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4939-8847-1_2
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