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Uncertain Canonical Process Driven Models and Data Analysis

【摘要】:正Classical statistical modeling and data analysis are typically assuming certain distributional family governing the behavior of data collected.The driven force is either a hypothesized probability distributional family or a stochastic process.For example,Gaussian process regression models have Gaussian process as their driven forces.As the new uncertainty statistical modeling and data analysis on the uncertain measure foundation should be developed similarly and parallelly.In this paper, based on the reviewing the basic elements to build up a Gaussian process regression model,we propose a framework of the uncertain canonical process driven models and data analysis.

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