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candexch

行交換を使用した候補集合からの D 最適計画法

構文

rlist = candexch(C,nrows)
rlist = candexch(C,nrows,Name,Value)

説明

rlist = candexch(C,nrows) は行交換アルゴリズムを使用して、候補集合 C から D 最適計画法を選択します。

rlist = candexch(C,nrows,Name,Value) は、1 つまたは複数の Name,Value の引数ペアで指定された追加オプションを使用して、D 最適計画法を生成します。

入力引数

C

それぞれの N 点で P モデル項の値を含む NP 列の行列。

nrows

計画で必要な行数。

名前/値のペアの引数

オプションの Name,Value の引数ペアをコンマ区切りで指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。Name は単一引用符 (' ') で囲まなければなりません。Name1,Value1,...,NameN,ValueN のように、複数の名前と値のペア引数を、任意の順番で指定できます。

'display'

'on' の場合、反復回数を表示します。表示を無効にするには 'off' に設定します。

既定値: UseParallel オプションが true の場合以外は、'on' を指定します。

'init'

初期計画を提供する nrowsP 列の行列。

既定値: C の行の無作為のサブセット

'maxiter'

最大反復回数 (正の整数)。

既定値: 10

'options'

並列実行するかどうかを指定し、乱数ストリームを指定する構造体。statset を使用して options 構造体を作成します。以下のオプションのフィールドがあります。

  • UseParallel — 並列計算する場合は true に設定します。既定値は false です。

  • UseSubstreams — 再生成可能な方法で並列計算する場合は true に設定します。既定値は false です。再現性のある計算を行うには、Streams をサブストリームを許可する型、'mlfg6331_64' または 'mrg32k3a' に設定します。

  • StreamsRandStream オブジェクトまたはそのようなオブジェクトのセル配列。Streams を指定しないと、candexch には既定のストリームが使用されます。Streams を指定するように選択した場合、次の場合を除いて単一オブジェクトを使用してください。

    • 開いている並列プールがある

    • UseParalleltrue

    • UseSubstreamsfalse

    この場合は、並列プールと同じサイズのセル配列を使用します。

既定値: []

'start'

計画に含めるために修正した計画ポイント nobs の集合を指定する nobs 行 p 列の行列の因子の設定行列。関数 candexch は、start の設計に追加する nrows の行を検出します。このパラメーターは、関数 daugment と同じ機能を提供しますが、座標交換アルゴリズムではなく行交換アルゴリズムを使用します。

既定値: []

'tries'

新しい開始点から計画の生成を試行する回数。このアルゴリズムでは、最初の試行を除いて、各試行で無作為な点を使用します。

既定値: 1

出力引数

rlist

選択した行をリストする長さ nrows のベクトル。

この例では、候補セットに制限があり、関数 rowexch が適切でない場合に、D 最適計画法を生成する方法を示します。

F = (fullfact([5 5 5])-1)/4; % factor settings in unit cube
T = sum(F,2)<=1.51;         % find rows matching a restriction
F = F(T,:);                 % take only those rows
C = [ones(size(F,1),1) F F.^2]; 
                            % compute model terms including
                            % a constant and all squared terms
R = candexch(C,12);         % find a D-optimal 12-point subset
X = F(R,:);                 % get factor settings

代替法

関数 rowexch はさらに、行交換アルゴリズムを使用して D 最適計画法を生成しますが、指定されたモデルに適切な候補セットを自動的に生成します。daugment 関数は、座標変換アルゴリズムを使用して固定設計点のセットを強化し、'start' パラメーターは行交換アルゴリズムを使用して、同じ機能を提供します。

詳細

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アルゴリズム

candexch は、開始設計 X を無作為に選択し、行交換アルゴリズムを使用して X の行を C の行に置き換えて、X'*X の判別が向上するように試行します。

参考

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チュートリアル

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