Surrogates: un libro di testo per laureati o un manuale professionale su argomenti all'interfaccia tra apprendimento automatico, statistiche spaziali, simulazione al computer, meta-modellazione (es. progettazione di esperimenti e ottimizzazione. La sperimentazione attraverso la simulazione, il supporto statistico umano out-of-the-loop (con particolare attenzione alla scienza), la gestione di processi dinamici, l'analisi online e in tempo reale, l'automazione e l'applicazione pratica sono in prima linea. Gli argomenti Topics includono: Regressione del processo gaussiano (GP) per la modellazione flessibile non parametrica e non lineare. Applicazioni alla quantificazione dell'incertezza, all'analisi della sensibilità, alla calibrazione di modelli computerizzati per la progettazione sequenziale dei dati sul campo/apprendimento attivo e all'ottimizzazione (blackbox/bayesiana) in condizioni di incertezza. Gli argomenti avanzati includono il partizionamento a tree, la modellazione di approssimazione GP locale di esperimenti di simulazione (ad es. modelli basati su agenti) con modelli accoppiati di media e varianza non lineare (eteroskedastici). Il trattamento apprezza la metodologia della superficie di risposta storica (RSM) e gli esempi canonici, ma enfatizza i metodi contemporanei e l'implementazione in R su scala moderna. Rmarkdown facilita un tour completamente riproducibile, completo di motivazione dall'applicazione e illustrazione con esempi convincenti di dati reali. Presentation si rivolge a professionisti numericamente competenti nelle scienze fisiche e biologiche dell'ingegneria. La scrittura è statistica nella forma, ma le materie non riguardano la statistica. Piuttosto, riguardano la previsione e la sintesi in condizioni di incertezza; sulla visualizzazione e la progettazione delle informazioni e il processo decisionale, l'informatica e il codice pulito. . Lingua: Inglese