D- увеличение
dCE2 = daugment(dCE,mruns)
[dCE2,X] = daugment(dCE,mruns)
[dCE2,X] = daugment(dCE,mruns,model)
[dCE2,X] = daugment(...,param1,val1,param2,val2,...)
dCE2 = daugment(dCE,mruns) использует координатно-обменный алгоритм для D - оптимально добавляют mruns запуски к существующему экспериментальному плану dCE для линейной аддитивной модели.
[dCE2,X] = daugment(dCE,mruns) также возвращает матрицу проекта X сопоставленный с увеличенным проектом.
[dCE2,X] = daugment(dCE,mruns, 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 термины в квадрате
'purequadratic' — Постоянные, линейные, и термины в квадрате
Порядок столбцов X поскольку полная квадратичная модель с терминами 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)
Термины в квадрате в порядке 1, 2..., n
Другие модели используют подмножество этих терминов в том же порядке.
В качестве альтернативы model может быть матрица, задающая полиномиальные термины 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.
[dCE2,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 |
Примечание
daugment функционируйте увеличивает существующий проект с помощью координатно-обменного алгоритма; 'start' параметр candexch функция обеспечивает ту же функциональность с помощью обменного строкой алгоритма.
Следующий восьмиуправляемый проект достаточен для оценки основных эффектов в четырех факторных моделях:
dCEmain = cordexch(4,8)
dCEmain =
1 -1 -1 1
-1 -1 1 1
-1 1 -1 1
1 1 1 -1
1 1 1 1
-1 1 -1 -1
1 -1 -1 -1
-1 -1 1 -1Чтобы оценить эти шесть периодов взаимодействия в модели, увеличьте проект с восемью дополнительными запусками:
dCEinteraction = daugment(dCEmain,8,'interaction')
dCEinteraction =
1 -1 -1 1
-1 -1 1 1
-1 1 -1 1
1 1 1 -1
1 1 1 1
-1 1 -1 -1
1 -1 -1 -1
-1 -1 1 -1
-1 1 1 1
-1 -1 -1 -1
1 -1 1 -1
1 1 -1 1
-1 1 1 -1
1 1 -1 -1
1 -1 1 1
1 1 1 -1Увеличенный проект является полным факториалом с исходными восемью запусками в первых восьми строках.