r - 如何在 DiceKriging 中拟合具有个体测量误差的模型，或者可以吗？

Question

我有一组 5 个数据点（x=10,20,30,40,50及其相应的响应值y和noisesd of y）。这些数据是从随机计算机实验中获得的。

如何在 R 中使用 DiceKriging 为这些数据拟合克里金模型？

x <- seq(from=10, to=50, length=5)
y <- c(-0.071476,0.17683,0.19758,0.2642,0.4962)
noise <- c(0.009725,0.01432,0.03284, 0.1038, 0.1887)

具有异质噪声的在线示例预先指定了coef.var和。我不太可能对这些有先验性。coef.trendcoef.theta

我在这里提到了答案。但是，其他参考资料表明添加块金参数 lambda 类似于添加均匀噪声，这不太可能是“个别错误”。

Answer 1

with noise的使用km非常简单：

model <- km(~1, data.frame(x=x), y, noise.var = noise, covtype = "matern3_2")

但是，您的噪声项使 L-BFGS 算法的线搜索部分失败。这可能是由于与 密切相关y，因为当我运行以下行时，它可以工作：

noice <- c(0.009725,0.01432,0.03284, 0.001, 0.1887)
model <- km(~1, data.frame(x=x), y, noise.var = noise, covtype = "matern3_2")