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daugment

-aumento óptimoD

Sintaxis

dCE2 = daugment(dCE,mruns)
[dCE2,X] = daugment(dCE,mruns)
[dCE2,X] = daugment(dCE,mruns,model)
[dCE2,X] = daugment(...,param1,val1,param2,val2,...)

Descripción

dCE2 = daugment(dCE,mruns) utiliza un algoritmo de intercambio de coordenadas para agregar ejecuciones de forma óptima a un diseño experimental existente para un modelo de aditivo lineal.DmrunsdCE

[dCE2,X] = daugment(dCE,mruns) también devuelve la matriz de diseño asociada con el diseño aumentado.X

[dCE2,X] = daugment(dCE,mruns,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.

[dCE2,X] = daugment(...,param1,val1,param2,val2,...) especifica pares de parámetro/valor adicionales para el diseño. Los parámetros válidos y sus valores se enumeran en la tabla siguiente.

ParámetroValor
'bounds'

Los límites inferior y superior para cada factor, especificados como a-por-Matrix, donde es el número de factores.2nfactorsnfactors 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

'categorical'

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, donde es el número de factores, y es un vector de valores booleanos con el mismo número de filas que. () es true si se debe excluir la fila TH.fbfSSnfactorsnfactorsbSbiiS

'init'

El diseño inicial como un-por-matriz, donde es el número de factores.mrunsnfactorsnfactors El valor predeterminado es un conjunto de puntos seleccionado aleatoriamente.

'levels'

Vector del número de niveles para cada factor.

'maxiter'

Número máximo de iteraciones. El valor predeterminado es.10

'options'

El valor es una estructura que contiene opciones que especifican si se calculan varios intentos en paralelo y se especifica cómo utilizar números aleatorios al generar los puntos de partida para los intentos. Cree la estructura de opciones con.statset Los parámetros aplicables son:statset

  • — Si está instalado, calcule en paralelo.'UseParallel'trueParallel Computing Toolbox™ Si el no está instalado, o, entonces el cálculo ocurre en el modo serial.Parallel Computing Toolbox'UseParallel',false El valor predeterminado es, es decir computación serial.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.Streamsdaugment 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.

'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

Nota

La función aumenta un diseño existente mediante un algoritmo de intercambio de coordenadas; el parámetro de la función proporciona la misma funcionalidad mediante un algoritmo de intercambio de filas.daugment'start'candexch

Ejemplos

El siguiente diseño de ocho Run es adecuado para estimar los efectos principales en un modelo de cuatro factores:

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    -1

Para estimar los seis términos de interacción en el modelo, aumente el diseño con ocho ejecuciones adicionales:

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    -1

El diseño aumentado es factorial completo, con las ocho ejecuciones originales en las primeras ocho filas.

Capacidades ampliadas

Consulte también

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Introducido antes de R2006a