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cordexch

Coordinar el intercambio

Sintaxis

dCE = cordexch(nfactors,nruns)
[dCE,X] = cordexch(nfactors,nruns)
[dCE,X] = cordexch(nfactors,nruns,'model')
[dCE,X] = cordexch(...,'name',value)

Descripción

dCE = cordexch(nfactors,nruns) utiliza un algoritmo de intercambio de coordenadas para generar un diseño óptimo con corridas (las filas de) para un modelo de aditivo lineal con factores (las columnas de).DdCEnrunsdCEnfactorsdCE El modelo incluye un término constante.

[dCE,X] = cordexch(nfactors,nruns) también devuelve la matriz de diseño asociada, cuyas columnas son los términos del modelo evaluados en cada tratamiento (fila) de.XdCE

[dCE,X] = cordexch(nfactors,nruns,'model') utiliza el modelo de regresión lineal especificado en model. model es uno de los siguientes:

  • — Términos constantes y lineales.'linear' Este es el valor predeterminado.

  • — Constantes, lineales y términos de interacción'interaction'

  • — Constantes, lineales, interacciones y términos cuadrados'quadratic'

  • — Términos constantes, lineales y cuadrados'purequadratic'

El orden de las columnas de un modelo cuadrático completo con términos es:Xn

  1. El término constante

  2. Los términos lineales en la orden 1, 2,...,n

  3. Los términos de interacción en orden (1, 2), (1, 3),..., (1,), (2, 3),..., (– 1,)nn n

  4. Los términos cuadrados en la orden 1, 2,...,n

Otros modelos utilizan un subconjunto de estos términos, en el mismo orden.

Alternativamente model puede ser una matriz especificando términos polinómicos de orden arbitrario. En este caso, model debe tener una columna para cada factor y una fila para cada término del modelo. Las entradas de cualquier fila de model son poderes para los factores en las columnas. Por ejemplo, si un modelo tiene factores y, a continuación, una fila enX1X2X3[0 1 2] model especifica el término.(X1.^0).*(X2.^1).*(X3.^2) Una fila de todos los ceros en model especifica un término constante, que se puede omitir.

[dCE,X] = cordexch(...,'name',value) especifica uno o más pares de nombre/valor opcionales para el diseño. Los parámetros válidos y sus valores se enumeran en la tabla siguiente. Especificar name dentro de comillas simples.

NombreValor
bounds

Límites inferiores y superiores para cada factor, especificados como a-by-Matrix.2nfactors Alternativamente, este valor puede ser una matriz de celdas que contiene elementos, cada elemento que especifica el vector de los valores permitidos para el factor correspondiente.nfactors

Categórico

Índices de predictores categóricos.

display

Ya sea o para controlar la visualización del contador de iteración.'on''off' El valor predeterminado es.'on'

excludefun

Identificador de una función que excluye ejecuciones indeseables. Si la función es, debe admitir la sintaxis = (), donde es una matriz de tratamientos con columnas y es un vector de valores booleanos con el mismo número de filas que. () es true si el método debe excluir la fila TH.fbfSSnfactorsbSbiiS

init

Diseño inicial como a-por-matriz.nrunsnfactors El valor predeterminado es un conjunto de puntos seleccionado aleatoriamente.

Niveles

Vector del número de niveles para cada factor. No se utiliza cuando se especifica como una matriz de celdas.bounds

maxiter

Número máximo de iteraciones. El valor predeterminado es.10

tries

Número de veces que se intenta generar un diseño a partir de un nuevo punto de partida. El algoritmo utiliza puntos aleatorios para cada intento, excepto posiblemente el primero. El valor predeterminado es.1

options

Una estructura que especifica si se ejecutará en paralelo y especifica la secuencia aleatoria o las secuencias. Esta opción requiere.Parallel Computing Toolbox™

Cree la estructura con.optionsstatset Campos de estructura:

  • : Se configura para que se calcule en paralelo.UseParalleltrue El valor predeterminado es.false

  • : Se configura para que se calcule en paralelo de forma reproducible.UseSubstreamstrue El valor predeterminado es.false Para calcular reproduciblemente, establezca un tipo que permita subsecuencias: o.Streams'mlfg6331_64''mrg32k3a'

  • — Un objeto o matriz de celdas de estos objetos.StreamsRandStream Si no se especifica, utiliza la secuencia o secuencias predeterminadas.Streamscordexch Si decide especificar, utilice un único objeto excepto en el casoStreams

    • EsUseParalleltrue

    • EsUseSubstreamsfalse

    En ese caso, utilice una matriz de celdas del mismo tamaño que el grupo paralelo.

Ejemplos

Supongamos que desea un diseño para estimar los parámetros en el siguiente modelo de interacción de tres factores y siete términos:

y=β0+β1x+1β2x+2β3x+3β12xx1+2β13xx1+3β23xx2+3ε

Utilíciese para generar un diseño óptimo con siete ejecuciones:cordexchD

nfactors = 3; nruns = 7; [dCE,X] = cordexch(nfactors,nruns,'interaction','tries',10) dCE =     -1     1     1     -1    -1    -1      1     1     1     -1     1    -1      1    -1     1      1    -1    -1     -1    -1     1 X =      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

Las columnas de la matriz de diseño son los términos del modelo evaluados en cada fila del diseño.XdCE Los términos aparecen en orden de izquierda a derecha: término constante, términos lineales (1, 2, 3), términos de interacción (12, 13, 23). Utilíce para ajustar el modelo, como se describe en, a los datos de respuesta medidos en los puntos de diseño.XRegresión linealdCE

Algoritmos

Ambos y utilizan algoritmos de búsqueda iterativos.cordexchrowexch Operan incrementalmente cambiando una matriz de diseño inicial para aumentar = |XDXT| en cada paso.X En ambos algoritmos, hay aleatoriedad incorporada en la selección del diseño inicial y en la elección de los cambios incrementales. Como resultado, ambos algoritmos pueden volver localmente, pero no globalmente,-diseños óptimos.D Ejecute cada algoritmo varias veces y seleccione el mejor resultado para su diseño final. Ambas funciones tienen un parámetro que automatiza esta repetición y comparación.'tries'

A diferencia del algoritmo de intercambio de filas utilizado por, no utiliza un conjunto candidato.rowexchcordexch (O más bien, el conjunto de candidatos es todo el espacio de diseño.) En cada paso, el algoritmo de intercambio de coordenadas intercambia un solo elemento de con un nuevo elemento evaluado en un punto vecino en el espacio de diseño.X La ausencia de un conjunto de candidatos reduce las demandas de memoria, pero la escala más pequeña de la búsqueda significa que es más probable que el algoritmo de intercambio de coordenadas se atrape en un mínimo local.

Capacidades ampliadas

Consulte también

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Introducido antes de R2006a