sdo.AnalyzeOptions类

包:sdo

分析选项sdo.analyze

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语法

选择= sdo.AnalyzeOptions 选择= sdo.AnalyzeOptions（ '方法'，METHOD_NAME）

描述

指定用于敏感性分析的分析方法和方法选项sdo.analyze。

建设

选择= sdo.AnalyzeOptions创建一个sdo.AnalyzeOptions对象，并将默认值分配给属性。

要更改属性值，请使用点符号。例如:

选择= sdo.AnalyzeOptions;opt.Method =“StandardizedRegression”;opt.MethodOptions =“排名”;

选择= sdo.AnalyzeOptions(“方法”,METHOD_NAME)的值方法财产METHOD_NAME。

输入参数

METHOD_NAME

方法名，指定为下列值之一:“相关”,“PartialCorrelation”,'StandardizedRegression',或“所有”,

例如，method_name = ' PartialCorrelation '。

要使用多个方法，请指定METHOD_NAME作为一个单元阵列。

有关每个方法的信息，请参见方法属性描述。

属性

方法

分析方法使用sdo.analyze，指定为下列数组之一或包含下列子集的单元格数组:

“相关”- 计算相关系数，R。用于分析模型参数与成本函数输出之间的关系。
R的计算方法如下：

$\begin{array}{l} R (我, j) & = \frac{C (我, j)}{\sqrt{C (我, 我) C (j, j)}} \\ C & = c o v (x, y) \\ = E ((x - μ_{x}) (y - μ_{y})] \\ μ_{x} & = E (x] \\ μ_{y} & = E (y] \end{array}$

x和y的输入参数sdo.analyze。
R值在[-1 -1]范围内。(我,j的）进入R表示之间的相关性x(我),y(j)。
- R (i, j) > 0-变量之间存在正相关关系。变量一起增加。
- R (i, j) = 0- 变量不具有相关性。
- R (i, j) < 0-变量负相关。一个变量增加，另一个变量减少。
“PartialCorrelation”(需要一个统计和机器学习工具箱许可证)-计算偏相关系数，R。用于分析模型参数与成本函数之间的关系，调整以消除其他参数的影响。
R计算使用partialcorri在统计和机器学习工具箱软件。
'StandardizedRegression'-计算标准化回归系数，R。当您期望模型参数线性影响成本函数时使用。
R的计算方法如下：

$R = b_{x} \frac{σ_{x}}{σ_{y}}$

考虑单个样本(x₁、……xNP)和相应的单输出，y。b_x用最小二乘假定线性模型的回归系数矢量计算 $\hat{y} = b_{0} + \sum_{我 = 1}^{N p} {\hat{b}}_{x_{我}} x_{我}$ 。R标准化的每个元素b_x乘以相应的标准差之比x样品(σ_x的标准差y(σ_y)。
“所有”-软件计算结果为所有适用的组合方法和MethodOptions。如果您有一个包含许多参数和许多不同成本/约束输出的大样本集，则此选项可能会耗费时间。

为x(NS——- - - - - -NP),y(NS——- - - - - -数控，所有方法计算R作为一个NP——- - - - - -数控表。这里NS为样本个数，NP为模型参数个数，数控为成本/约束函数评估的次数。

默认值:“相关”

MethodOptions

分析方法选择sdo.analyze使用，指定为下列值之一:

“线性”-皮尔森分析。
适用于所有方法。
“排名”- 排名改造或斯皮尔曼分析。
适用于所有方法。
“肯德尔——肯德尔τ。
适用时方法被指定为“相关”。
'AllApplicable'-计算每个适用的组合方法和MethodOptions。
适用时方法被指定为“所有”。

有关这些选项的更多信息，请参见分析参数与设计要求的关系。

默认值:“线性”

复制语义

值。要了解值类如何影响复制操作，请参阅复制对象（MATLAB）。

例子

全部折叠

指定分析选项

开立真实脚本

选择= sdo.AnalyzeOptions;opt.Method =“PartialCorrelation”;opt.MethodOptions =“排名”;

另请参阅

sdo.analyze

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