スクリーニング、予測、およびコンピュータ実験

多くの科学的現象は現在、複雑なコンピュータモデルやコードによって調査されています。入力値が与えられると、コードは複雑な数学モデルを介して1つまたは複数の出力を生成します。しばしば、このコードは実行コストが高く、例えば入力の最適化を可能にするために、計算コストの低い予測器を構築する必要があるかもしれません。入力要因が多い場合、予測器を構築する際の初期ステップは、アクティブな要因を特定（スクリーニング）することです。私たちは、コンピュータコードの出力を確率過程の実現としてモデル化します。このモデルにはいくつかの利点があります。第一に、重要な要因を特定するための段階的アルゴリズムのために、確率的基盤を提供します。第二に、非常に柔軟であり、明示的にそのような効果をモデル化することなく非線形および相互作用効果を明らかにします。第三に、スクリーニングと予測器の構築に同じデータを使用するため、高価な実行を効率的に利用します。私たちは、20の入力変数を持つ2つの例を用いて方法論を示します。