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Permutation and Grouping Methods for Sharpening Gaussian Process Approximations
Taylor & Francis Verlag | 2018| -
A Latent Variable Approach to Gaussian Process Modeling with Qualitative and Quantitative Factors
Taylor & Francis Verlag | 2020| -
Multiple Tensor-on-Tensor Regression: An Approach for Modeling Processes With Heterogeneous Sources of Data
Taylor & Francis Verlag | 2021| -
Modeling an Augmented Lagrangian for Blackbox Constrained Optimization
Taylor & Francis Verlag | 2016| -
A New Process Control Chart for Monitoring Short-Range Serially Correlated Data
Taylor & Francis Verlag | 2020| -
A Change-Point Approach for Phase-I Analysis in Multivariate Profile Monitoring and Diagnosis
Taylor & Francis Verlag | 2016| -
Bayesian Design of Experiments Using Approximate Coordinate Exchange
Freier ZugriffTaylor & Francis Verlag | 2017| -
Bayesian Model Building From Small Samples of Disparate Data for Capturing In-Plane Deviation in Additive Manufacturing
Taylor & Francis Verlag | 2018| -
Meta-Kriging: Scalable Bayesian Modeling and Inference for Massive Spatial Datasets
Taylor & Francis Verlag | 2018| -
Structured Point Cloud Data Analysis Via Regularized Tensor Regression for Process Modeling and Optimization
Taylor & Francis Verlag | 2019| -
Peaks Over Thresholds Modeling With Multivariate Generalized Pareto Distributions
Freier ZugriffTaylor & Francis Verlag | 2019| -
Optimum Allocation Rule for Accelerated Degradation Tests With a Class of Exponential-Dispersion Degradation Models
Taylor & Francis Verlag | 2016| -
Statistical Methods for Degradation Data With Dynamic Covariates Information and an Application to Outdoor Weathering Data
Taylor & Francis Verlag | 2015|
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