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candexch

行交換を使用した候補セットによる D 最適計画法

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構文

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

説明

例

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

rlist = candexch(C,nrows,Name=Value) は、1 つ以上の名前と値の引数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。

例

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制限がある候補セットを定義します。

F = (fullfact([5 5 5])-1)/4; % Factor settings in a 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];

定数項とすべての二乗項を含むモデル項を計算します。候補セットに制限があるため、関数 rowexch の代わりに関数 candexch を使用します。

R = candexch(C,12);         % Find a D-optimal 12-point subset
X = F(R,:);                 % Get factor settings

入力引数

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候補セット。N 行 P 列のサイズの行列として指定します。候補セットには、N の各点における P のモデル項の値が格納されます。

計画で必要な行数。正の整数として指定します。

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで Name は引数名、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後ろにする必要がありますが、ペアの順序は関係ありません。

例: rlist = candexch(C,nrows,maxiter=7) は、最大反復回数を 7 と指定します。

R2021a より前では、名前と値をそれぞれコンマを使って区切り、Name を引用符で囲みます。

例: rlist = candexch(C,nrows,"maxiter",7) は、最大反復回数を 7 と指定します。

反復回数の表示。"on" または "off" として指定します。既定では、名前と値の引数 options の UseParallel フィールドが true である場合を除き、関数 candexch は反復回数を表示します。

初期計画。nrows 行 P 列のサイズの数値行列として指定します。既定では、関数 candexch は C の行のランダムなサブセットを初期計画として使用します。

最大反復回数。正の整数を指定します。

並列処理オプション。構造体として指定します。関数 statset を使用して構造体を作成し、次の表にリストされているフィールドを設定します。並列処理には Parallel Computing Toolbox™ が必要です。

options のフィールド説明
UseParallel

並列処理を使用する場合に true に設定します。既定では UseParallel は false です。

UseSubstreams

再生成可能な方法で並列計算する場合に true に設定します。true の場合は、さらに Streams フィールドをサブストリームを許可するタイプ、"mlfg6331_64" または "mrg32k3a" に設定します。既定では UseSubstreams は false であり、並列計算に再現性はありません。

Streams

RandStream オブジェクトまたはそのようなオブジェクトの cell 配列。Streams を指定しなかった場合、candexch は既定のストリームを使用します。

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。

  • UseParallel が true

  • UseSubstreams が false

これらが真の場合は、並列プールと同じサイズの cell 配列を使用します。

要因設定。nobs 行 P 列のサイズの数値行列として指定します。ここで、nobs は固定の計画点の数です。candexch は、start の計画に追加する nrows の追加行を検出します。

新しい開始点から計画の生成を試行する回数。正の整数として指定します。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。

出力引数

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選択された行。長さ nrows のベクトルとして返されます。

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。

代替方法

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。

関数 daugment は、座標交換アルゴリズムを使用して固定の計画点のセットを拡張します。名前と値の引数 start 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。

拡張機能

バージョン履歴

R2006a より前に導入

参考

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トピック