가우시안 과정

평활 모형을 사용하여 데이터 적합

가우시안 과정 플랫폼을 사용하여 연속형 반응과 하나 이상의 예측 변수 간의 관계를 모델링할 수 있습니다. Kriging이라고도 하는 이 유형의 모형은 유한 요소 코드 출력과 같은 컴퓨터 시뮬레이션 실험에서 흔히 볼 수 있으며 데이터를 완벽하게 보간하는 경우가 많습니다. 가우시안 과정은 오차 항이 없는 모형을 처리할 수 있습니다. 이러한 모형은 입력 값이 동일하면 항상 동일한 출력 값이 생성됩니다.

가우시안 과정 플랫폼에서는 공간 상관 모형을 데이터에 적합시킵니다. 독립 변수의 값이 멀어질수록 두 관측값 사이의 반응 상관이 감소합니다.

이 플랫폼을 사용하는 한 가지 목적은 추가 분석 및 최적화에 사용할 수 있는 예측 계산식을 얻는 것입니다.

그림 17.1 가우시안 과정 예측 표면 예제 

목차

가우시안 과정 플랫폼의 예

가우시안 과정 플랫폼 시작

가우시안 과정 보고서

실제값 대 예측값 그림

모형 보고서

주변 모형 그림

가우시안 과정 플랫폼 옵션

가우시안 과정 플랫폼의 추가 예

가우시안 과정 모형의 예

범주형 예측 변수가 있는 가우시안 과정 모형의 예

가우시안 과정 플랫폼에 대한 통계 상세 정보

연속형 예측 변수가 있는 모형에 대한 통계 상세 정보

범주형 예측 변수가 있는 모형에 대한 통계 상세 정보

분산 계산식 파라미터화에 대한 통계 상세 정보

모형 적합에 대한 통계 상세 정보