Confusión relacionada con la diferencia de kriging y procesos gaussianos

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Me está costando entender cuál es la diferencia entre kriging y los procesos gaussianos. Quiero decir que wiki dice que son lo mismo, pero sus fórmulas de predicción son muy diferentes.

Estoy un poco confundido por qué se llaman similares. Aclaraciones?

gaussian-process usuario34790
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Respuestas:

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Hay algunas diferencias sutiles entre kriging ordinario y simple, tal vez eso te confunda. La regresión de GP en la forma en que generalmente se presenta es análoga a kriging simple. En el proceso de Gauss, la entrada de Wikipedia dice que el artículo se refiere explícitamente a una " distribución de cero significado "; esa es la misma suposición encontrada en kriging simple.

CO2

μ(X)Xt

usεr11852
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Esto no es realmente cierto. A menudo se ve en la literatura de GP que, sin pérdida de generalidad, utilizan supuestos de media cero, pero luego agregan la estructura de la media al núcleo (por ejemplo, con la adición de un núcleo lineal, etc.). Los médicos de cabecera ciertamente no se usan en una sola dimensión, como se puede ver en casi cualquier documento sobre el tema. El escenario 1D se usa solo con fines de intuición en textos introductorios. De hecho, en la mayoría de los casos 1D puede codificar el GP en un filtro Kalman que es computacionalmente más eficiente.
j__
@j__ Para la primera parte de tu comentario: estoy de acuerdo en parte, pero desafortunadamente es principalmente un problema de terminología que las personas tienden a abusar de él a veces. Presento la distinción canónica que he visto en los libros. Para la segunda parte: Permíteme estar en desacuerdo. He visto múltiples aplicaciones de casos GPR 1D (p. Ej., En el modelado de tasas de cambio , en filogenética y en soluciones ODE , solo haciendo una búsqueda rápida en Google). Agradezco su comentario que generalmente es un marco estadístico (cont.)
usεr11852
entra en juego cuando se aplica en configuraciones multivariadas, pero eso no desacredita las aplicaciones 1D.
usεr11852
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bueno, ya veo de dónde vienes. Supongo que diría que es más común que los GP actúen en espacios N dimensionales en general en lugar de estar restringidos a 2/3, como es el caso de Kriging. Un caso especial es la configuración 1D. Ese puede ser un buen término medio en el que podamos estar de acuerdo;)
j__
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Sí, los casos 1-D tienden a ser únicos . (
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