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統計学において、ガウス過程エミュレーターは、複雑な（多くの場合は非ランダムな）コンピュータベースのシミュレーション モデルの出力を最大限に活用するという問題で使用されている一般的なタイプの統計モデルの 1 つの名前です。シミュレーション モデルを実行するたびに計算コストがかかり、実行ごとにさまざまな制御入力が基になります。シミュレーション モデルの出力の変化は、入力に応じて適度に滑らかに変化することが期待されますが、その変化の仕方は不明です。
全体的な分析には、シミュレーション モデル (「シミュレータ」) と、シミュレータからの未知の出力を概念的にエミュレートする統計モデル (「エミュレータ」) の 2 つのモデルが含まれます。
ガウス過程エミュレーターモデルは、ベイズ統計の観点から問題を扱います。このアプローチでは、シミュレーションモデルの出力は任意の入力セットに対して固定されていますが、実際の出力はコンピューターモデルが実行されない限り不明であるため、ベイズ分析の対象にすることができます。ガウス過程エミュレーターモデルの主な要素は、モデル入力によって定義される空間上のガウス過程として出力をモデル化することです。モデルには出力の相関または共分散の説明が含まれており、これにより、入力に小さな違いがある場合は出力の違いも小さくなるという考えをモデルに含めることができます。
参照
参考文献
- Currin, C.、Mitchell, T.、Morris, M.、および Ylvisaker, D. (1991)「決定論的関数のベイズ予測、およびコンピュータ実験の設計と分析への応用」、Journal of the American Statistical Association、86、953–963。
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