Abstrakt. Kalibreringsparametrar i deterministiska datorexperiment är de attribut som inte kan mätas eller finnas tillgängliga i fysiska experiment. Kennedy och O'Hagan [18] föreslog en metod för att uppskatta dem genom att använda data från fysiska experiment och datorsimuleringar. En teoretisk ram ges som gör det möjligt för oss att studera frågorna om parameteridentififiability och uppskattning. Vi definierar L2-konsistensen för kalibrering som en motivering för kalibreringsmetoder. Det visas att en förenklad version av den ursprungliga KO-metoden leder till asymptotiskt L2-inkonsekvent kalibrering. Denna L2-inkonsistens kan åtgärdas genom att det ursprungliga skattningsförfarandet ändras. En ny kalibreringsmetod, kallad L2-kalibrering, föreslås och har visat sig vara L2-konsistent och har optimal konvergenshastighet. Ett numeriskt exempel och en del matematiska analyser används för att illustrera källan till L2-inkonsistensproblem.
I REF föreslås ett bevis på inkonsekvens i en förenklad version av koh-modellen för Bayesisk kalibrering.
A theoretical framework for calibration in computer models: parametrization, estimation and convergence properties
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}