Descripción
Sustitutos: un libro de texto para posgrado o manual profesional, sobre temas en la interfaz entre el aprendizaje automático, la estadística espacial, la simulación por computadora, el metamodelado (es decir, la emulación), el diseño de experimentos y la optimización. La experimentación a través de la simulación, el soporte estadístico "humano fuera del bucle" (centrado en la ciencia), la gestión de procesos dinámicos, el análisis en línea y en tiempo real, la automatización y la aplicación práctica están a la vanguardia.
Los temas incluyen:
- Regresión de procesos gaussianos (GP) para modelado no paramétrico y no lineal flexible.
- Aplicaciones a la cuantificación de la incertidumbre, el análisis de sensibilidad, la calibración de modelos informáticos a datos de campo, el diseño secuencial/aprendizaje activo y la optimización (caja negra/bayesiana) bajo incertidumbre.
- Los temas avanzados incluyen la partición en árboles, la aproximación GP local, el modelado de experimentos de simulación (p. ej., modelos basados en agentes) con modelos de media y varianza no lineales acoplados (heterocedásticos).
- El tratamiento valora la metodología histórica de superficie de respuesta (RSM) y los ejemplos canónicos, pero enfatiza los métodos contemporáneos y la implementación en R a escala moderna.
- Rmarkdown facilita un recorrido totalmente reproducible, completo con motivación, aplicación e ilustración con ejemplos convincentes de datos reales.
La presentación está dirigida a profesionales numéricamente competentes en ingeniería y ciencias físicas y biológicas. La escritura es de forma estadística, pero los temas no tratan sobre estadística. Más bien, tratan sobre predicción y síntesis bajo incertidumbre; sobre visualización e información, diseño y toma de decisiones, computación y código limpio.
Autor: Robert B. Gramacy
Editorial: CRC Press
Publicado: 13/12/2021
Páginas: 560
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 2.11lbs
Tamaño: 10.00h x 7.00w x 1.14d
ISBN13: 9781032242552
ISBN10: 1032242558
Categorías BISAC:
- Matemáticas | Probabilidad y Estadística | Análisis de Regresión
- Matemáticas | Probabilidad y Estadística | Análisis Multivariado
Sobre el autor
Robert B. Gramacy es profesor de Estadística en la Facultad de Ciencias de Virginia Tech. Sus intereses de investigación incluyen la metodología de modelado bayesiano, la computación estadística, la inferencia Monte Carlo, la regresión no paramétrica, el diseño secuencial y la optimización bajo incertidumbre. A Bobby le gusta andar en bicicleta y jugar hockey sobre hielo, y ver a sus hijos crecer demasiado rápido.
Este título no es retornable