D- проект с фиксированными ковариантами
dCV = dcovary(nfactors,fixed)
[dCV,X] = dcovary(nfactors,fixed)
[dCV,X] = dcovary(nfactors,fixed,model
)
[dCV,X] = daugment(...,param1
,val1
,param2
,val2
,...)
dCV = dcovary(nfactors,fixed)
использует координатно-обменный алгоритм, чтобы сгенерировать D - оптимальный проект для линейной аддитивной модели с nfactors
факторы согласно ограничению, что модель включает фиксированный ковариант, включают fixed
. Количество запусков в проекте является количеством строк в fixed
. Проект dCV
приращения fixed
с первоначальными столбцами для обработок условий модели.
[dCV,X] = dcovary(nfactors,fixed)
также возвращает матрицу проекта X
сопоставленный с проектом.
[dCV,X] = dcovary(nfactors,fixed,
использует модель линейной регрессии, заданную в model
)model
. 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
Порядок столбцов X
поскольку полная квадратичная модель с условиями n:
Постоянный термин
Линейные члены в порядке 1, 2..., n
Периоды взаимодействия в порядке (1, 2), (1, 3)..., (1, n), (2, 3)..., (n – 1, n)
Условия в квадрате в порядке 1, 2..., n
Другие модели используют подмножество этих условий в том же порядке.
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 X1
x2
, 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.
[dCV,X] = daugment(...,
задает дополнительные пары параметра/значения для проекта. Допустимые параметры и их значения перечислены в следующей таблице.param1
,val1
,param2
,val2
,...)
Параметр | Значение |
---|---|
'bounds' | Нижние и верхние границы для каждого фактора в виде |
'categorical' | Индексы категориальных предикторов. |
'display' | Любой |
'excludefun' | Обработайте к функции, которая исключает нежелательные запуски. Если функцией является f, она должна поддержать синтаксис b = f (S), где S является матрицей обработок с |
'init' | Первоначальный проект как |
'levels' | Вектор из количества уровней для каждого фактора. |
'maxiter' | Максимальное количество итераций. Значением по умолчанию является |
'options' | Значение является структурой, которая содержит опции, задающие, вычислить ли несколько попыток параллельно, и задающий, как использовать случайные числа при генерации начальных точек для попыток. Создайте структуру опций с
|
'tries' | Число раз, чтобы попытаться сгенерировать проект от новой начальной точки. Алгоритм использует случайные точки для каждой попытки, кроме возможно первого. Значением по умолчанию является |
Предположим, что вы хотите, чтобы проект оценил параметры в линейной аддитивной модели с тремя факторами с восемью запусками, которые обязательно происходят в разное время. Если процесс испытывает временный линейный дрейф, можно хотеть включать время выполнения как переменную в модели. Произведите проект можно следующим образом:
time = linspace(-1,1,8)'; [dCV1,X] = dcovary(3,time,'linear') dCV1 = -1.0000 1.0000 1.0000 -1.0000 1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.7143 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.4286 1.0000 -1.0000 1.0000 -0.1429 1.0000 1.0000 -1.0000 0.1429 -1.0000 1.0000 -1.0000 0.4286 1.0000 1.0000 1.0000 0.7143 -1.0000 -1.0000 1.0000 1.0000 X = 1.0000 -1.0000 1.0000 1.0000 -1.0000 1.0000 1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.7143 1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.4286 1.0000 1.0000 -1.0000 1.0000 -0.1429 1.0000 1.0000 1.0000 -1.0000 0.1429 1.0000 -1.0000 1.0000 -1.0000 0.4286 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.7143 1.0000 -1.0000 -1.0000 1.0000 1.0000
Вектор-столбец time
фиксированный фактор, нормированный к значениям между ±1
. Количество строк в фиксированном факторе задает количество запусков в проекте. Получившийся проект dCV
дает факторные настройки для трех управляемых факторов модели каждый раз.
Следующий пример использует dummyvar
функционируйте, чтобы блокировать восьмиуправляемый эксперимент в 4 блока размера 2 для оценки линейной аддитивной модели с двумя факторами:
fixed = dummyvar([1 1 2 2 3 3 4 4]); dCV2 = dcovary(2,fixed(:,1:3),'linear') dCV2 = 1 1 1 0 0 -1 -1 1 0 0 -1 1 0 1 0 1 -1 0 1 0 1 1 0 0 1 -1 -1 0 0 1 -1 1 0 0 0 1 -1 0 0 0
Первые два столбца dCV2
содержите настройки для этих двух факторов; последние три столбца являются фиктивными переменными кодированиями для четырех блоков.