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lhsdesign

拉丁超立方样本

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    语法

    X = lhsdesign(n,p)
    X = lhsdesign(n,p,Name,Value)

    说明

    示例

    X = lhsdesign(n,p) 返回大小为 n×p 的拉丁超立方样本矩阵。对于 X 的每列，n 个值随机分布，每个区间 (0,1/n)、(1/n,2/n)...(1 - 1/n,1) 都提供一个值并随机排列。

    示例

    X = lhsdesign(n,p,Name,Value) 使用一个或多个名称-值对组参量修改生成的设计。例如，您可以通过指定 'Smooth','off' 来获得离散设计。

    示例

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    打开实时脚本

    创建一个 10 行 4 列的拉丁超立方样本。

    rng default % For reproducibility
X = lhsdesign(10,4)
    X = 10×4

    0.1893    0.2569    0.0147    0.5583
    0.8038    0.1089    0.9378    0.1950
    0.5995    0.6818    0.3649    0.3097
    0.3225    0.8736    0.4487    0.8055
    0.9183    0.9854    0.1598    0.2509
    0.0131    0.3864    0.5924    0.7511
    0.7916    0.7131    0.2760    0.6662
    0.6600    0.5420    0.6877    0.9100
    0.2740    0.0450    0.7816    0.0631
    0.4200    0.4855    0.8760    0.4889

    X 的每列包含每个区间 [0,0.1]、[0.1,0.2]、[0.2,0.3]、[0.3,0.4]、[0.4,0.5]、[0.5,0.6]、[0.6,0.7]、[0.7,0.8]、[0.8,0.9] 和 [0.9,1] 中提供的一个随机数。

    打开实时脚本

    确定 lhsdesign 中各个名称-值对组参量的影响。从 10 行 4 列的默认设计开始。

    rng default % For reproducibility
X = lhsdesign(10,4)
    X = 10×4

    0.1893    0.2569    0.0147    0.5583
    0.8038    0.1089    0.9378    0.1950
    0.5995    0.6818    0.3649    0.3097
    0.3225    0.8736    0.4487    0.8055
    0.9183    0.9854    0.1598    0.2509
    0.0131    0.3864    0.5924    0.7511
    0.7916    0.7131    0.2760    0.6662
    0.6600    0.5420    0.6877    0.9100
    0.2740    0.0450    0.7816    0.0631
    0.4200    0.4855    0.8760    0.4889

    要获得与连续设计相反的离散设计，请将 'Smooth' 名称-值对组参量设置为 'off'。

    rng default % For reproducibility
X = lhsdesign(10,4,'Smooth','off')
    X = 10×4

    0.2500    0.3500    0.7500    0.8500
    0.1500    0.8500    0.2500    0.3500
    0.8500    0.7500    0.4500    0.7500
    0.9500    0.1500    0.6500    0.1500
    0.0500    0.0500    0.8500    0.9500
    0.4500    0.5500    0.9500    0.4500
    0.3500    0.9500    0.5500    0.0500
    0.5500    0.4500    0.0500    0.2500
    0.6500    0.6500    0.1500    0.6500
    0.7500    0.2500    0.3500    0.5500

    生成的设计是离散设计。

    计算返回设计的列间相关性的平方和。

    y = corr(X);
(sum(y(:).^2) - 4)/2 % Subtract 4 to remove the diagonal terms of corr(X)
    ans = 0.4874

    观测将 'Criterion' 名称-值对组参量更改为 'correlation' 的效果，这将最小化列间平方相关性和。'correlation' 标准始终给出离散设计，就好像 'Smooth' 设置为 'off'。

    rng default % For reproducibility
X = lhsdesign(10,4,'Criterion','correlation')
    X = 10×4

    0.6500    0.0500    0.4500    0.7500
    0.2500    0.3500    0.0500    0.1500
    0.1500    0.9500    0.8500    0.4500
    0.8500    0.5500    0.9500    0.0500
    0.5500    0.2500    0.5500    0.3500
    0.3500    0.4500    0.7500    0.8500
    0.4500    0.1500    0.6500    0.6500
    0.0500    0.6500    0.2500    0.5500
    0.9500    0.8500    0.3500    0.9500
    0.7500    0.7500    0.1500    0.2500


    y = corr(X);
(sum(y(:).^2) - 4)/2
    ans = 0.0102

    最小化相关性导致设计具有低得多的相关性平方和。

    指定较少的迭代次数来改进标准。

    rng default % For reproducibility
X = lhsdesign(10,4,'Criterion','correlation','Iterations',2)
    X = 10×4

    0.6500    0.0500    0.4500    0.7500
    0.3500    0.3500    0.0500    0.1500
    0.1500    0.9500    0.8500    0.4500
    0.9500    0.5500    0.9500    0.0500
    0.5500    0.2500    0.5500    0.3500
    0.2500    0.4500    0.7500    0.8500
    0.4500    0.1500    0.6500    0.6500
    0.0500    0.6500    0.2500    0.5500
    0.8500    0.8500    0.3500    0.9500
    0.7500    0.7500    0.1500    0.2500


    y = corr(X);
(sum(y(:).^2) - 4)/2
    ans = 0.0328

    降低迭代次数会导致更差的设计（更高的相关性平方和）。

    输入参数

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    返回样本的数量，指定为正整数。

    示例: 24

    数据类型: single | double

    返回变量的数量，指定为正整数。

    示例: 4

    数据类型: single | double

    名称-值参数

    将可选的参量对组指定为 Name1=Value1,...,NameN=ValueN，其中 Name 是参量名称，Value 是对应的值。名称-值参量必须出现在其他参量后，但参量对组的顺序无关紧要。

    在 R2021a 之前，使用逗号分隔每个名称和值，并用引号将 Name 引起来。

    示例: X = lhsdesign(n,p,'Smooth','off') 返回离散拉丁超立方设计

    连续样本的指示，以逗号分隔的对组形式指定，其中包含 'Smooth' 和 'on'（连续样本）或 'off'（离散样本）。当此选项为 'off' 时，X 的每列中的返回值是值 0.5/n、1.5/n、…、1 – 0.5/n 的随机排列。

    示例: 'Smooth','off'

    数据类型: char | string

    迭代样本生成的标准，指定为由 'Criterion' 和 'maximin'、'none' 或 'correlation' 组成的以逗号分隔的对组。该算法最多使用 Iterations 次尝试来改进标准。

    注意

    'correlation' 标准给出离散样本，就好像 Smooth 设置为 'off'。

    标准描述

    'maximin'

    最大化点之间的最小距离。

    'correlation'

    最小化列间相关性平方和。

    'none'

    无迭代

    示例: 'Criterion','correlation'

    数据类型: char | string

    改进 Criterion 的最大迭代次数，指定为以逗号分隔的对组，其中包含 'Iterations' 和一个正整数。该算法最多使用 Iterations 次尝试来改进标准。

    示例: 'Iterations',10

    数据类型: single | double

    版本历史记录

    在 R2006a 之前推出

    另请参阅

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