candgen

候補セットの生成

構文

dC = candgen(nfactors,'model') [dC,C] = candgen(nfactors,'model') [...] = candgen(nfactors,'model','Name',value)

説明

dC = candgen(nfactors,'model') は nfactors 個の因子がある model 内のパラメーターの推定に適している処理の候補セット dC を生成します。dC には nfactors 個の列があり、各候補の処理に対して 1 つずつ行を使用します。model は以下のいずれかです。

'linear' — 定数項および線形項。これは既定の設定です。
'interaction' — 定数項、線形項および交互作用項
'quadratic' — 定数項、線形項、交互作用項および 2 乗項
'purequadratic' — 定数項、線形項および 2 乗項

あるいは、model が、任意の順序の多項式の項を指定する行列である場合もあります。この場合、model は、因子ごとに 1 つの列とモデルの項ごとに 1 つの行をもつ必要があります。model のすべての行のエントリは列の因子のべき乗です。たとえば、モデルに因子 X1、X2、および X3 が含まれている場合、model の行 [0 1 2] によって (X1.^0).*(X2.^1).*(X3.^2) 項が指定されます。model のすべてがゼロの行は定数項を示しますが、省略可能です。

[dC,C] = candgen(nfactors,'model') は dC の処理で評価した計画行列 C も返します。n 項をもつ完全 2 次モデルの C の列の順序は次のとおりです。

定数項
線形項 (1, 2, ..., n の順)
交互作用項 ((1, 2), (1, 3), ..., (1, n), (2, 3), ..., (n – 1, n) の順)
2 乗項 (1, 2, ..., n の順)

他のモデルでは、これらの項のサブセットが同じ順序で使用されます。

C を candexch に渡して、座標交換アルゴリズムを使用して D 最適計画を生成します。

[...] = candgen(nfactors,'model','Name',value) は、その計画用に 1 つ以上の名前と値のペアをオプションで指定します。有効なパラメーターとその値を次の表に示します。一重引用符で囲んで Name を指定します。

名前	値
`bounds`	各因子の上限および下限によって、`2` 行 `nfactors` 列の行列として指定します。あるいは、この値は、`nfactors` 要素を含んでいる cell 配列の場合があります。各要素は、対応する因子の許容範囲値のベクトルを指定します。
`categorical`	カテゴリカル予測子のインデックス。
`levels`	各因子の水準の数を示すベクトル。

メモ:

関数 rowexch は、candgen を使用して自動的に候補セットを生成し、candexch を使用してその候補セットから D 最適計画を作成します。candexch を別に呼び出して、独自の候補セットを行交換アルゴリズムに指定します。

例

以下の例では、rowexch を使用して、内部で作成される候補セットを使って、2 因子 pure 2 次モデルに対する 5 回の実行の計画を作成します。

dRE1 = rowexch(2,5,'purequadratic','tries',10)
dRE1 =
    -1     1
     0     0
     1    -1
     1     0
     1     1

同じことは、candgen と candexch を順に使用して行うことができます。

[dC,C] = candgen(2,'purequadratic') % Candidate set, C
dC =
    -1    -1
     0    -1
     1    -1
    -1     0
     0     0
     1     0
    -1     1
     0     1
     1     1
C =
     1    -1    -1     1     1
     1     0    -1     0     1
     1     1    -1     1     1
     1    -1     0     1     0
     1     0     0     0     0
     1     1     0     1     0
     1    -1     1     1     1
     1     0     1     0     1
     1     1     1     1     1
treatments = candexch(C,5,'tries',10) % Find D-opt subset
treatments =
     2
     1
     7
     3
     4
dRE2 = dC(treatments,:) % Display design
dRE2 =
     0    -1
    -1    -1
    -1     1
     1    -1
    -1     0

バージョン履歴

R2006a より前に導入

参考

candexch | rowexch