Dcovary

修正共変量を设定たた最最计画法

构文

dcv = dcovary（nfactor，固定） [dcv，x] = dcovary（nfactor，固定） [dcv，x] = dcovary（nfactor，固定，模型） [DCV，X] = Daugment（...，，，参数1，，，，val1，，，，参数2，，，，val2，...））

说明

dcv = dcovary（nfactor，固定）は，交换アルゴリズムをててnFactor个のある加法モデルモデルの最适法をします。この场合场合モデルがが固定的に共変量因子含むことをとし。内の実行回数，，，固定的内のになります计画计画DCVは，项実施条件に対する初期でで固定的を拡张し。

[dcv，x] = dcovary（nfactor，固定）は，に付けられている行列行列Xも返します。

[dcv，x] = dcovary（nfactor，固定，模型）は，模型で指定れる回帰モデル使用します。模型は以下いずれかです。

“线性”- 定数项形。これはのです。。
'相互作用'- 定数，项および交互项项
“二次”- 定数线形项交互交互作用およびおよびおよび乘乘项
“纯Quadratic”- 定数，线形およびおよびおよび乘乘乘

n项を完全完全次次ののXの列顺序はのとおりです。

定数项
线（1，2，...，nの顺）
交互作用（（1，2），（1，3），...，（1，n），（2，3），...，（n – 1，n）の）
2乘（1，2，...，nの顺）

他のは，の项のが顺序で使用されます。

あるいは，模型が任意顺序多项式项をする行列场合もあります。。，，，模型1つのににつの列モデルの项ごとにににつのつの行をもつ必要がますます。。模型のすべてのエントリ列の因子べきです。たとえば，モデルに因子x1，x2，およびX3が含まている场合，模型の行[0 1 2]によって（x1。^0）。*（x2。^1）。*（x3。^2）项がされます。模型のすべてのは定数项をが，省略可能。。

[DCV，X] = Daugment（...，，，参数1，，，，val1，，，，参数2，，，，val2，...））は/値/値値値指定。ななパラメーターそのその値をを次のますます示し示し

パラメーター	値
`“界限”`	各因子上限および下限，，`2`行`nFactor`列の指定し。あるいは，値，，，`nFactor`cell配列いる配列のがます各要素，，対応する因子の许容许容范囲値ののベクトルを指定指定
`“分类”`	カテゴリカル予测子の。
`'展示'`	`'上'`または`'离开'`を入力，カウンターの表示をます。既定のはは`'上'`です。
`“排除模拟”`	不要な除外关数关数ハンドルがががf = f（s）というという构文に対応しなければなりなりませませませんん。。ここ`nFactor`の处理，b s s sととのブールb（i）はは。はははは，，，，番目番目番目行行行行行行行
`'在里面'`	`mruns`行`nFactor`列行列の计画。の设定，无作为选択された点点。。。
`“水平”`	各因子レベルのを示すベクトル。
`'Maxiter'`	最大回数。既定はは`10`です。
`'选项'`	値，试行を并列计算するどうか，の试行のの开始开始点点点のの生成时时乱数をどのどのようようにに使用使用する`Statset`を使用て构造体をします。するする`Statset`パラメーターはのとおりです。 `“ useparalallel'`-`真的`平行计算工具箱™がインストールされて场合，并列ますますます。。。。。。。。。。。。。。。行い行い行いががががされいい场合场合，计算计算はは`错误的`（逐次计算）です。 `useubstreams`- 再生成方法で计算するはは`真的`に设定ます。既はは`错误的`です。性ある计算行うには，`流`をサブを许可する，，`'MLFG6331_64'`または`'MRG32K3A'`に设定し。 `流`-`Randstream`オブジェクトまたはようなオブジェクトの配列配列配列配列`流`を指定しと，`Dcovary`にはのが使用され。。`流`を指定に选択た，次场合をて単一オブジェクトをを使用しし。。。 `useParallel`が`真的` `useubstreams`が`错误的` この场合，プールと同じサイズの配列配列配列使用します。。
`“尝试”`	新しい开始计画生成を试行する。アルゴリズムで，，最初のの试行试行试行ををを除いて，各各试行でででで无作为无作为无作为`1`です。

例

例1

8回で回実行伴う，，，因子线形因子线形モデルのをするする计画计画を作成作成するするしします。このこのプロセスプロセスに时间のの线形线形倾向倾向が，场合场合モデルモデルモデル。以下よう，计画作成します。

时间= linspace（-1,1,8）';[dCV1,X] = dcovary(3,time,'linear') dCV1 = -1.0000 1.0000 1.0000 -1.0000 1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.7143 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.4286 1.0000 -1.0000 1.0000 -0.1429 1.0000 1.0000 -1.0000 0.1429-1.0000 1.0000 -1.0000 0.4286 1.0000 1.0000 1.0000 0.7143 -1.0000 -1.0000 1.0000 1.0000 X = 1.0000 -1.0000 1.0000 1.0000 -1.0000 1.0000 1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.7143 1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.4286 1.0000 1.0000 -1.0000 1.0000 -0.1429 1.00001.0000 1.0000 -1.0000 0.1429 1.0000 -1.0000 1.0000 -1.0000 0.4286 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.7143 1.7143 1.0000 -1.0000 -1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000

列ベクトル时间は一定要因±±±±1の间に化さます一定因子行数はは，计画の実行実行の数数を指定ししますますDCV3つのにおいてにおいてつのつのされたのに対する要因设定を与え。。

例2

次の例，关数Dummyvarを使用しして回のをサイズサイズサイズサイズサイズサイズサイズブロックブロックブロックに分け分け，因子因子の线形加法モデルののますますますます

固定= dummyvar（[[1 1 2 2 3 3 3 4 4]）;dcv2 = dcovary（2，固定（：，1：3），'linear'）dcv2 = 1 1 1 1 0 0 0-1 -1 1 0 0 -1 0 0 -1 0 1 0 1 0 1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1-1 -1 0 0 1 -1 1 0 0 0 0 1 -1 0 0 0 0

DCV22 2列列列つつ因子のを含み，最后最后ののののののの列列はははははははつつつつブロックのですですです