В этой теме показано, как взаимодействовать и интерпретировать графики, сгенерированные в приложении Sensitivity Analyzer.
После того, как вы сгенерировали значения параметров для анализа чувствительности, можно построить график сгенерированного набора параметров. Для получения информации о генерации параметров смотрите Сгенерировать выборки параметров для анализа чувствительности.
Приложение отображает сгенерированный набор параметров и соответствующую таблицу набора параметров. Количество строк в таблице набора параметров соответствует количеству заданных выборок. Чтобы построить график сгенерированных параметров в приложении:
Выберите сгенерированный набор параметров в Parameter Sets области приложения.
На вкладке Plots выберите Scatter Plot.
Также щелкните правой кнопкой мыши по набору параметров и выберите в раскрывающемся меню Plot.
Диагональные подграфики отображают гистограммы сгенерированных значений параметров. Внедорожные подграфики являются парными графиками поля точек параметров. Количество точек данных на каждом графике поля точек равняется количеству строк в таблице набора параметров.
Можно просмотреть гистограммы, чтобы убедиться, что сгенерированные значения параметров соответствуют желаемым распределениям параметров в ограничениях конечного размера выборки. Смотрите off-diagonal графиков поля точек, чтобы убедиться, что присутствуют любые заданные корреляции между параметрами. Для получения дополнительной информации смотрите Сгенерированный набор параметров.
Чтобы получить доступ к дополнительным функциям построения графика, щелкните правой кнопкой по белой области любого графика поля точек.
Вы можете выбрать один из следующих опций:
Variables - Выберите параметры для построения графика.
Groups - Выберите сгруппированные переменные для графиков и настройте способ отображения групп.
Чтобы выбрать параметр как сгруппированную переменную, щелкните Groups > New Grouping Variable. Например, следующий график генерируется, когда сгруппированная переменная Gain.
Приложение создает три группы на основе низких, средних и высоких значений сгруппированной переменной. Приложение вычисляет эти значения группировки, но можно изменить их в диалоговом окне Manage Groups. Второй диагональный график показывает распределение значений усиления в низких (синих), средних (красных) и высоких (желтых) группах. Другие диагональные графики показывают распределение остальных параметров, когда соответствующее значение усиления низкое, среднее или высокое. На off-diagonal графики поля точек показаны точки, принадлежащие одной группе, использующие тот же цвет.
Можно демаркировать группы на основе размера маркера и типа маркера вместо цвета, добавить больше групп, соответствующих сгруппированной переменной, и изменить значения группировки. Можно также добавить больше сгруппированные переменные. Для этого щелкните Groups > Manage Groups.
В диалоговом окне Manage Groups задается способ отображения групп. Можно выполнять такие задачи, как:
Выберите Style графического изображения как Color, MarkerSize, или MarkerType. На графиках приложение использует выбранный стиль, чтобы разграничить группы, соответствующие сгруппированной переменной.
Выберите, является ли сгруппированная переменная Active. Если сгруппированная переменная неактивна, точки графика поля точек не демаркированы в группах, соответствующих этой переменной. Чтобы удалить сгруппированную переменную, щелкните
соответствующий Remove столбец.
Добавьте больше сгруппированные переменные с помощью выпадающего списка Create Grouping Variable.
Для сгруппированной переменной задайте область значений значений для каждой группы в Bin/Value столбце. Например, в настоящее время диалоговое окно показывает, что Gain значения в группах:
Low - ниже 0,7736
Medium — 0.7736–0.8265
High - выше 0,8265
Чтобы изменить значения группы Low на 0,79 или ниже, введите 0.79 в соответствующей строке столбца Bin/Value.
Добавьте дополнительные группы, соответствующие сгруппированной переменной. Например, чтобы добавить группу со значениями от 0,8265 до 0,9, введите 0.9 в New Bin/Value и нажмите Add Group.
Upper triangle plot - Построение диагональных подграфиков выше диагонали в дополнение к существующим графикам.
Marginal Box Plots - требует программного обеспечения Statistics and Machine Learning Toolbox™. Постройте прямоугольные графики для каждого из параметров в наборе параметров и выберите положение графиков.
Histograms - Постройте график распределения вероятностей параметров и выберите положение графиков.
Kernel Density Plots - требуется программное обеспечение Statistics and Machine Learning Toolbox. Постройте график распределения вероятностей параметров с помощью оценки плотности ядра и выберите положение графиков. Для получения дополнительной информации смотрите Ядерное распределение (Statistics and Machine Learning Toolbox).
Overlay linear fit - постройте график наилучшей эмпирической кривой на подграфиках рассеяния. Можно принять решение построить график наилучших эмпирических кривых для одного, всех, строки или столбца подграфиков рассеяния.
Enable brushing/data selection - Включите выбор точек данных в подграфиках рассеяния.
Когда вы подсвечиваете значения параметров на одном графике, значения, соответствующие другим параметрам из той же строки в таблице набора параметров, также подсвечиваются. В сложение строки в таблице набора параметров, которые соответствуют этим значениям, подсвечиваются.
Чтобы удалить подсветку, инвертируйте выделенный фрагмент ко всем другим точкам данных на графике или отключите функцию, щелкните правой кнопкой мыши подсвеченные точки данных и выберите из контекстного меню.
Pop-out plot - Просмотр подграфика в новом окне.
После того, как вы определили требования проекта, вы можете построить график требований и связанный ответ модели. Дополнительные сведения об указании требований см. в разделах «Задание требований временной области» и «Определение требований частотного диапазона».
Указанные требования отображаются в Requirements области приложения. Чтобы построить график требования в приложении, щелкните правой кнопкой мыши требование и выберите Plot.
Также выберите требование и на вкладке Plots приложения выберите тип графика. Генерируется график, и в приложение появляется новая вкладка, связанная с графиком. В новой вкладке можно выполнить дополнительные задачи, такие как предварительная обработка импортированных данных (только для требования соответствия сигнала), изменение масштаба и графического изображения связанного отклика модели. Ответом модели является сигнал или система, к которой применяется требование. Ответ строится с использованием значений параметров, заданных в рабочем пространстве модели, и не обновляется во время оценки.
После оценки требований проект в таблице результатов оценки перечислены выборки в наборе параметров и соответствующие значения вычисленной потребности (функции затрат). Для требований, связанных с привязкой, положительное значение требования указывает, что ваше требование было нарушено, в то время как отрицательное значение указывает, что требование было удовлетворено для этой выборки значений параметров.
Также генерируется график результатов оценки. Подграфики рассеяния отображают вычисленную потребность (значение функции затрат) как функцию от каждого параметра в наборе параметров. Значение числа точек в каждом графике поля точек равняется количеству строк в наборе параметров. В последнем столбце подграфиков отображаются гистограммы распределения вероятностей значений вычисленных функций затрат.
Этот график используется для визуального анализа зависимости между параметрами и требованиями. Для примера, в данном случае, SignalMatching требование выглядит монотонно связанным с Gain параметр.
Можно также построить наилучшие эмпирические кривые на подграфиках рассеяния. Для этого и получения доступа к дополнительным функциям построения графика щелкните правой кнопкой по белой области любого подграфика рассеяния.
Вы можете выбрать один из следующих опций:
X-Variables - выберите параметры и требования для использования в качестве x-переменных в подграфиках рассеяния.
Y-Variables - выберите параметры и требования для использования в качестве y-переменных в подграфиках рассеяния.
Grouping - Выберите сгруппированные переменные для подграфиков и настройте способ отображения групп.
Чтобы выбрать параметр или оцененное требование как сгруппированную переменную, нажмите Groups > New Grouping Variable. Например, следующий график генерируется, когда сгруппированная переменная Gain. Приложение создает три группы на основе низких, средних и высоких значений сгруппированной переменной. Приложение вычисляет эти значения группировки, но можно изменить их в диалоговом окне Manage Groups. В подграфиках рассеяния отображаются оцененные значения требований, когда соответствующее значение усиления является низким (синий), средним (красный) и высоким (желтый). Гистограмма строит графики распределения вероятностей вычисленного требования, соответствующего группам.
Можно демаркировать группы на основе размера маркера и типа маркера вместо цвета, добавить больше групп, соответствующих сгруппированной переменной, и изменить значения группировки. Можно также добавить больше сгруппированные переменные. Для этого щелкните Groups > Manage Groups. Для получения дополнительной информации смотрите Набор Параметров Plots.
Marginal Box Plots - требуется программное обеспечение Statistics and Machine Learning Toolbox. Постройте прямоугольные графики для каждого из параметров в наборе параметров и выберите положение графиков.
Histograms - Постройте график распределения вероятностей параметров и выберите положение графиков.
Kernel Density Plots - требуется программное обеспечение Statistics and Machine Learning Toolbox. Постройте график распределения вероятностей параметров с помощью оценки плотности ядра и выберите положение графиков. Для получения дополнительной информации смотрите Ядерное распределение (Statistics and Machine Learning Toolbox).
Overlay linear fit - постройте график наилучшей эмпирической кривой на подграфиках рассеяния. Можно принять решение построить график наилучших эмпирических кривых для одного, всех, строки или столбца графиков поля точек.
Enable brushing/data selection - Включите выбор точек данных в подграфиках рассеяния.
Когда вы подсвечиваете значения параметров в одной подграфике рассеяния, значения, соответствующие другим параметрам из той же строки в таблице вычисленных результатов, также подсвечиваются. В сложение подсвечиваются строки в таблице рассчитанных результатов, которые соответствуют этим значениям.
Чтобы удалить подсветку, инвертируйте выделенный фрагмент ко всем другим точкам данных на графике или отключите функцию, щелкните правой кнопкой мыши подсвеченные точки данных и выберите из контекстного меню.
Pop-out plot - Просмотр подграфика в новом окне.
После оценки требований проект в таблице результатов оценки перечислены выборки в наборе параметров и соответствующие значения вычисленной потребности (функции затрат). Для получения информации об оценке смотрите Оценка Проекта требований.
Можно построить контурный график рассчитанных результатов. Для этого выберите оцененный результат в области Results приложения и выберите контурный график на вкладке Plots приложения.
Этот график используется для визуального анализа зависимости между параметрами и требованиями проекта. Выберите параметры для построения в выпадающих списках X parameter и Y parameter. Рассчитанное значение требования строится как функция от этих параметров.
После того, как вы оценили требования проекта для каждого параметра, можно выполнить статистический анализ, чтобы проанализировать, как параметры вашего Simulink® модель влияет на требования.
Чтобы сгенерировать график торнадо, оценивающий влияние параметров на требования:
На вкладке Statistics приложения выберите результаты оценки, которые необходимо проанализировать, в списке Evaluation Results to Analyze.
Укажите методы статистического анализа.
Можно принять решение вычислить коэффициент корреляции, стандартизированный коэффициент регрессии и коэффициент частичной корреляции (требует программного обеспечения Statistics and Machine Learning Toolbox).
Для получения дополнительной информации смотрите Анализ связи между параметрами и Требования к проектированию.
Для каждого из этих методов задайте, какие данные использовать для анализа. Можно выбрать из Linear (Pearson), Ranked (Spearman) и Kendall типов анализа. Kendall применимо, когда метод анализа Correlation, и требует программного обеспечения Statistics and Machine Learning Toolbox.
Можно вычислить все применимые комбинации методов и типов анализа.
Вычислите коэффициенты и сгенерируйте график торнадо.
Нажмите 
Compute Statistics.
Получившийся график торнадо отображает вычисленные коэффициенты для каждого заданного метода и типа анализа. Коэффициенты строятся в порядке влияния параметров на функцию затрат. Параметр с наибольшей величиной влияния на функцию стоимости отображается сверху, придавая графику форму торнадо. Когда вычисляется более одного типа коэффициента, график торнадо сортирует параметры на основе первого вычисленного коэффициента. Коэффициенты вычисляются в следующем порядке:
Корреляция
Ранговая корреляция
Корреляция Кендалла
Частичная корреляция
Оцените частичную корреляцию
Стандартизированная регрессия
Оцените стандартизированную регрессию
На этом графике торнадо параметры сортируются на основе коэффициента корреляции. Для всех вычисленных коэффициентов Gain параметр оказывает наибольшее влияние на функцию проекта затрат.
