Surrogates: posztgraduális tankönyv vagy szakmai kézikönyv a gépi tanulás, a térbeli statisztika és a számítógépes szimuláció metamodellezése (pl. emuláció) kísérletek tervezése és optimalizálása. A szimuláción keresztüli kísérletezés, az emberi, a hurokon kívüli statisztikai támogatás (a tudományra összpontosítva), a dinamikus folyamatok online és valós idejű elemzése, automatizálása és gyakorlati alkalmazása az élvonalban van. A témák a következők: Gauss-folyamat (GP) regresszió rugalmas nemparaméteres és nemlineáris modellezéshez. Alkalmazások a bizonytalanság kvantifikációjára, a számítógépes modellek érzékenységi elemzésére, a terepi adatokra való kalibrálásra, a szekvenciális tervezésre/aktív tanulásra és a (blackbox/Bayes-i) optimalizálásra bizonytalanság mellett. A haladó témák közé tartozik a fa particionálás, a lokális GP közelítése, szimulációs kísérletek modellezése (pl. ágens-alapú modellek) összekapcsolt nemlineáris átlag- és varianciamodellekkel (heteroskedasztikus). A kezelés nagyra értékeli a történelmi válaszfelület módszertanát (RSM) és a kanonikus példákat, de hangsúlyozza a kortárs módszereket és az R-ben történő megvalósítást modern léptékben. A Rmarkdown egy teljesen reprodukálható túrát tesz lehetővé, motivációval kiegészítve az alkalmazástól a szemléltetésig és az illusztrációig, lenyűgöző valós adatpéldákkal. Az előadás a mérnöki fizikai és biológiai tudományok numerikusan kompetens szakembereit célozza meg. Az írás statisztikai forma, de a tantárgyak nem a statisztikákról szólnak. Inkább a bizonytalanság alatti előrejelzésről és szintézisről szólnak; a vizualizációról és az információtervezésről és a döntéshozatalról, a számítástechnikáról és a tiszta kódról. . Nyelv: angol