lhsdesign

Латинская выборка гиперкуба

    Описание

    пример

    X = lhsdesign(n,p) возвращает латинскую демонстрационную матрицу гиперкуба размера n- p. Для каждого столбца Xто значения случайным образом распределяются с одним от каждого интервала (0,1/n), (1/n,2/n)..., (1 - 1/n,1), и случайным образом переставленный.

    пример

    X = lhsdesign(n,p,Name,Value) изменяет получившийся проект с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Например, можно получить дискретный проект путем определения 'Smooth','off'.

    Примеры

    свернуть все

    Создайте латинскую выборку гиперкуба 10 строк и 4 столбцов.

    rng default % For reproducibility
    X = lhsdesign(10,4)
    X = 10×4
    
        0.1893    0.2569    0.0147    0.5583
        0.8038    0.1089    0.9378    0.1950
        0.5995    0.6818    0.3649    0.3097
        0.3225    0.8736    0.4487    0.8055
        0.9183    0.9854    0.1598    0.2509
        0.0131    0.3864    0.5924    0.7511
        0.7916    0.7131    0.2760    0.6662
        0.6600    0.5420    0.6877    0.9100
        0.2740    0.0450    0.7816    0.0631
        0.4200    0.4855    0.8760    0.4889
    
    

    Каждый столбец X содержит одно случайное число в каждом интервале [0,0.1], [0.1,0.2], [0.2,0.3], [0.3,0.4], [0.4,0.5], [0.5,0.6], [0.6,0.7], [0.7,0.8], [0.8,0.9], и [0.9,1].

    Определите эффекты различных аргументов пары "имя-значение" в lhsdesign. Начните с оформления по умолчанию для 10 строк и четырех столбцов.

    rng default % For reproducibility
    X = lhsdesign(10,4)
    X = 10×4
    
        0.1893    0.2569    0.0147    0.5583
        0.8038    0.1089    0.9378    0.1950
        0.5995    0.6818    0.3649    0.3097
        0.3225    0.8736    0.4487    0.8055
        0.9183    0.9854    0.1598    0.2509
        0.0131    0.3864    0.5924    0.7511
        0.7916    0.7131    0.2760    0.6662
        0.6600    0.5420    0.6877    0.9100
        0.2740    0.0450    0.7816    0.0631
        0.4200    0.4855    0.8760    0.4889
    
    

    Получить дискретный проект. в противоположность непрерывному проекту, набор 'Smooth' аргумент пары "имя-значение" 'off'.

    rng default % For reproducibility
    X = lhsdesign(10,4,'Smooth','off')
    X = 10×4
    
        0.2500    0.3500    0.7500    0.8500
        0.1500    0.8500    0.2500    0.3500
        0.8500    0.7500    0.4500    0.7500
        0.9500    0.1500    0.6500    0.1500
        0.0500    0.0500    0.8500    0.9500
        0.4500    0.5500    0.9500    0.4500
        0.3500    0.9500    0.5500    0.0500
        0.5500    0.4500    0.0500    0.2500
        0.6500    0.6500    0.1500    0.6500
        0.7500    0.2500    0.3500    0.5500
    
    

    Получившийся проект дискретен.

    Вычислите сумму квадратов корреляций между столбцами возвращенного проекта.

    y = corr(X);
    (sum(y(:).^2) - 4)/2 % Subtract 4 to remove the diagonal terms of corr(X)
    ans = 0.4874
    

    Наблюдайте эффект изменения 'Criterion' аргумент пары "имя-значение" 'correlation', который минимизирует сумму корреляций в квадрате между столбцами. 'correlation' критерий всегда дает дискретный проект, как будто 'Smooth' установлен в 'off'.

    rng default % For reproducibility
    X = lhsdesign(10,4,'Criterion','correlation')
    X = 10×4
    
        0.6500    0.0500    0.4500    0.7500
        0.2500    0.3500    0.0500    0.1500
        0.1500    0.9500    0.8500    0.4500
        0.8500    0.5500    0.9500    0.0500
        0.5500    0.2500    0.5500    0.3500
        0.3500    0.4500    0.7500    0.8500
        0.4500    0.1500    0.6500    0.6500
        0.0500    0.6500    0.2500    0.5500
        0.9500    0.8500    0.3500    0.9500
        0.7500    0.7500    0.1500    0.2500
    
    
    y = corr(X);
    (sum(y(:).^2) - 4)/2
    ans = 0.0102
    

    Минимизация корреляций приводит к проекту с намного более низкой суммой корреляций в квадрате.

    Задайте меньше итераций, чтобы улучшить критерий.

    rng default % For reproducibility
    X = lhsdesign(10,4,'Criterion','correlation','Iterations',2)
    X = 10×4
    
        0.6500    0.0500    0.4500    0.7500
        0.3500    0.3500    0.0500    0.1500
        0.1500    0.9500    0.8500    0.4500
        0.9500    0.5500    0.9500    0.0500
        0.5500    0.2500    0.5500    0.3500
        0.2500    0.4500    0.7500    0.8500
        0.4500    0.1500    0.6500    0.6500
        0.0500    0.6500    0.2500    0.5500
        0.8500    0.8500    0.3500    0.9500
        0.7500    0.7500    0.1500    0.2500
    
    
    y = corr(X);
    (sum(y(:).^2) - 4)/2
    ans = 0.0328
    

    Понижение количества итераций приводит к худшему проекту (более высокая сумма корреляций в квадрате).

    Входные параметры

    свернуть все

    Количество возвращенных выборок в виде положительного целого числа.

    Пример: 24

    Типы данных: single | double

    Количество возвращенных переменных в виде положительного целого числа.

    Пример 4

    Типы данных: single | double

    Аргументы в виде пар имя-значение

    Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

    Пример: X = lhsdesign(n,p,'Smooth','off') возвращает дискретный латинский проект гиперкуба

    Индикация для непрерывных выборок в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Smooth' и 'on' (непрерывные выборки) или 'off' (дискретные выборки). Когда этой опцией является 'off', возвращенные значения в каждом столбце X случайное сочетание значений 0.5/n, 1.5/n, …, 1 – 0.5/n.

    Пример: 'Smooth','off'

    Типы данных: char | string

    Критерий итеративной демонстрационной генерации в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Criterion' и 'maximin''none', или 'correlation'. Алгоритм использует до Iterations попытки улучшить критерий.

    Примечание

    'correlation' критерий дает дискретные выборки, как будто Smooth установлен в 'off'.

    КритерийОписание

    'maximin'

    Максимизируйте минимальное расстояние между точками.

    'correlation'

    Минимизируйте сумму корреляций в квадрате между столбцами.

    'none'

    Никакая итерация

    Пример: 'Criterion','correlation'

    Типы данных: char | string

    Максимальное количество итераций, чтобы улучшить CriterionВ виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Iterations' и положительное целое число. Алгоритм использует до Iterations попытки улучшить критерий.

    Пример: 'Iterations',10

    Типы данных: single | double

    Смотрите также

    | | |

    Представлено до R2006a
    Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте