D -оптимальный проект с фиксированными ковариатами
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 алгоритм координатного обмена, чтобы сгенерировать D -оптимальный проект для линейной аддитивной модели с nfactors факторы, удовлетворяющие ограничению, что модель включает фиксированные ковариатные факторы в fixed. Количество запусков в проекте - это количество строк в fixed. Область проекта dCV увеличивает fixed с начальными столбцами для обработок членов модели.
[dCV,X] = dcovary(nfactors,fixed) также возвращает матрицу проекта X сопоставлен с проектом.
[dCV,X] = dcovary(nfactors,fixed, использует линейную регрессионую модель, заданную в model)model. model является одним из следующих:
'linear' - Постоянные и линейные условия. Это значение по умолчанию.
'interaction' - Константа, линейная и условия взаимодействия
'quadratic' - Константа, линейный, взаимодействие и квадратные условия
'purequadratic' - Постоянные, линейные и квадратные условия
Порядок столбцов X для полной квадратичной модели с n терминами:
Постоянный член
Линейные условия в порядок 1 , 2,..., n
Условия взаимодействия по порядку (1, 2), (1, 3),..., (1, n), (2, 3),..., (n - 1, n)
Квадратные условия в порядок 1 , 2,..., n
Другие модели используют подмножество этих терминов в том же порядке.
Другой способ model может быть матрицей, задающей полиномиальные условия произвольного порядка. В этом случае model должен иметь по одному столбцу для каждого коэффициента и по одной строке для каждого члена в модели. Значения в любой строке model являются степенями для факторов в столбцах. Для примера, если в модели есть 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 опущен.
[dCV,X] = daugment(..., задает дополнительные пары параметр/значение для проекта. Действительные параметры и их значения перечислены в следующей таблице.param1,val1,param2,val2,...)
| Параметр | Значение |
|---|---|
'bounds' | Нижняя и верхняя границы для каждого фактора, заданные как |
'categorical' | Индексы категориальных предикторов. |
'display' | Либо |
'excludefun' | Указатель на функцию, которая исключает нежелательные запусков. Если функция f, она должна поддерживать синтаксис b = f (S), где S является матрицей обработок с |
'init' | Первоначальный проект как |
'levels' | Вектор количества уровней для каждого фактора. |
'maxiter' | Максимальное количество итераций. Значение по умолчанию является |
'options' | Значение является структурой, которая содержит опции, определяющие, вычислять ли несколько попыток параллельно, и определяющие, как использовать случайные числа при генерации начальных точек для попытки. Создайте структуру опций с
|
'tries' | Количество попыток сгенерировать проект из новой начальной точки. Алгоритм использует случайные точки для каждой попытки, кроме, возможно, первой. Значение по умолчанию является |
Предположим, что вы хотите, чтобы проект оценил параметры в трехфакторной линейной аддитивной модели с восемью запусками, которые обязательно происходят в разное время. Если процесс испытывает временное линейное дрейф, можно хотеть включить время запуска как переменную в модель. Изготовить проект 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 1.0000Область вектора-столбца time является фиксированным фактором, нормированным к значениям между ± 1. Количество строк в фиксированном факторе определяет количество запусков в проекте. Получившийся проект dCV задает настройки фактора для трех управляемых факторов модели в каждый момент времени.
В следующем примере используется dummyvar функция для блокирования восьмизначного эксперимента на 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 содержать настройки для двух факторов; последние три столбца являются фиктивными переменными для четырех блоков.