Exponenta Banner
exponenta event banner

candgen

Кандидат установил генерацию

Синтаксис

dC = candgen(nfactors,'model')
[dC,C] = candgen(nfactors,'model')
[...] = candgen(nfactors,'model','Name',value)

Описание

dC = candgen(nfactors,'model') генерирует набор кандидата dC из обработок, подходящих для оценки параметров в model с nfactors факторы. dC имеет nfactors столбцы и одна строка для каждой обработки кандидата. model одно из следующего:

  • 'linear' — Постоянные и линейные члены. Это значение по умолчанию.

  • 'interaction' — Постоянные, линейные, и периоды взаимодействия

  • 'quadratic' — Постоянный, линейный, взаимодействие и условия в квадрате

  • 'purequadratic' — Постоянные, линейные, и условия в квадрате

В качестве альтернативы model может быть матрица, задающая полиномиальные условия произвольного порядка. В этом случае, model должен иметь один столбец для каждого фактора и одну строку для каждого члена в модели. Записи в любой строке model степени для факторов в столбцах. Например, если модель имеет факторы X1x2 , и X3, затем строка [0 1 2] в model задает термин (X1.^0).*(X2.^1).*(X3.^2). Строка всех нулей в model задает постоянный термин, который может быть не использован.

[dC,C] = candgen(nfactors,'model') также возвращает матрицу проекта C оцененный при обработках в dC. Порядок столбцов C поскольку полная квадратичная модель с условиями n:

  1. Постоянный термин

  2. Линейные члены в порядке 1, 2..., n

  3. Периоды взаимодействия в порядке (1, 2), (1, 3)..., (1, n), (2, 3)..., (n – 1, n)

  4. Условия в квадрате в порядке 1, 2..., n

Другие модели используют подмножество этих условий в том же порядке.

Передайте C к candexch сгенерировать D - оптимальный проект с помощью координатно-обменного алгоритма.

[...] = candgen(nfactors,'model','Name',value) задает одну или несколько дополнительных пар имя/значение для проекта. Допустимые параметры и их значения перечислены в следующей таблице. Задайте Name в одинарных кавычках.

ИмяЗначение
bounds

Нижние и верхние границы для каждого фактора в виде 2- nfactors матрица. В качестве альтернативы это значение может быть массивом ячеек, содержащим nfactors элементы, каждый элемент, задающий вектор из допустимых значений для соответствующего фактора.

categorical

Индексы категориальных предикторов.

levels

Вектор из количества уровней для каждого фактора.

Примечание

rowexch функция автоматически генерирует использование набора кандидата candgen, и затем создает D - оптимальный проект от того использования набора кандидата candexch. Вызвать candexch отдельно задавать ваш собственный набор кандидата к обменному строкой алгоритму.

Примеры

Следующее использование в качестве примера rowexch чтобы сгенерировать пятиуправляемый проект для 2D факторной модели неполного квадратного уравнения использование набора кандидата, который производится внутренне:

dRE1 = rowexch(2,5,'purequadratic','tries',10)
dRE1 =
    -1     1
     0     0
     1    -1
     1     0
     1     1

То же самое может быть сделано с помощью candgen и candexch в последовательности:

[dC,C] = candgen(2,'purequadratic') % Candidate set, C
dC =
    -1    -1
     0    -1
     1    -1
    -1     0
     0     0
     1     0
    -1     1
     0     1
     1     1
C =
     1    -1    -1     1     1
     1     0    -1     0     1
     1     1    -1     1     1
     1    -1     0     1     0
     1     0     0     0     0
     1     1     0     1     0
     1    -1     1     1     1
     1     0     1     0     1
     1     1     1     1     1
treatments = candexch(C,5,'tries',10) % Find D-opt subset
treatments =
     2
     1
     7
     3
     4
dRE2 = dC(treatments,:) % Display design
dRE2 =
     0    -1
    -1    -1
    -1     1
     1    -1
    -1     0

Смотрите также

|

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка