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rowexch

El intercambio de filas

Sintaxis

dRE = rowexch(nfactors,nruns)
[dRE,X] = rowexch(nfactors,nruns)
[dRE,X] = rowexch(nfactors,nruns,model)
[dRE,X] = rowexch(...,param1,val1,param2,val2,...)

Descripción

dRE = rowexch(nfactors,nruns) utiliza un algoritmo de intercambio de filas para generar un diseño óptimo con corridas (las hileras de) para un modelo de aditivo lineal con factores (las columnas de).DdREnrunsdREnfactorsdRE El modelo incluye un término constante.

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

[dRE,X] = rowexch(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.

[dRE,X] = rowexch(...,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'

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

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

'init'

Diseño inicial como un-por-matriz.nrunsnfactors 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

Una estructura que especifica si se ejecutará en paralelo y especifica la secuencia aleatoria o las secuencias. Cree la estructura con.optionsstatset Esta opción requiere.Parallel Computing Toolbox™ Los campos de opción son:

  • : 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.Streamsrowexch 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

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:rowexchD

nfactors = 3; nruns = 7; [dRE,X] = rowexch(nfactors,nruns,'interaction','tries',10) dRE =     -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.XdRE 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 linealdRE

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'

En cada paso, el algoritmo de intercambio de filas intercambia una fila completa con una fila de una matriz de diseño evaluada en un conjunto candidato de tratamientos factibles.XC La función genera automáticamente un adecuado para un modelo especificado, operando en dos pasos mediante una llamada a la y funciones en secuencia.rowexchCcandgencandexch Proporcione su propio llamando directamente.Ccandexch En cualquier caso, si es grande, su presencia estática en la memoria puede afectar al cálculo.C

Capacidades ampliadas

Consulte también

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Introducido antes de R2006a