德科瓦利
D-固定协变量优化设计
语法
dCV=DCOVERY（nfactors，固定）
[dCV，X]=dcovarie（nfactors，固定）
[dCV，X]=dcovarie（nfactors，固定，模型)
[dCV，X]=涂抹（。。。，参数1,瓦尔1,参数2,瓦尔2,...)
描述
dCV=DCOVERY（nfactors，固定）使用坐标交换算法生成D-一类线性可加模型的优化设计nfactors因子，受模型中包含固定协变量因子的约束固定的. 设计中的运行数是设计中的行数固定的.设计dCV增加固定的带有用于处理模型术语的初始列。
[dCV，X]=dcovarie（nfactors，固定）还返回设计矩阵X与设计相关联。
[dCV，X]=dcovarie（nfactors，固定，使用中指定的线性回归模型模型)模型.模型是以下内容之一：
“线性”-常量和线性项。这是默认值。“互动”-常数项、线性项和交互项“二次”-常数项、线性项、相互作用项和平方项“纯二次型”-常数项、线性项和平方项
列的顺序X对于一个完全二次模型N条款如下：
常数项
顺序为1，2，…，的线性项。。。，N
按（1，2），（1，3），…，（1，N), (2, 3), ..., (N– 1,N)
顺序为1，2，…，的平方项。。。，N
其他模型以相同的顺序使用这些术语的子集。
或者，模型可以是指定任意阶多项式项的矩阵。在这种情况下，模型模型中每个因子应有一列，每个术语应有一行。表中任意一行中的条目模型是列中因子的幂。例如，如果模型具有因子X1,X2和X3，然后是一排[0 1 2]在里面模型指定术语（X1.^0.*（X2.^1.*（X3.^2）.中的一行全零模型指定可以忽略的常量项。
[dCV，X]=涂抹（。。。，指定设计的其他参数/值对。下表列出了有效参数及其值。参数1,瓦尔1,参数2,瓦尔2,...)
| 参数 | 价值 |
|---|---|
“界限” |
每个因子的上下限，指定为 |
“绝对的” |
分类预测指标。 |
“显示” |
任何一个 |
“独享乐趣” |
排除不需要的运行的函数的句柄。如果函数是F，它必须支持语法金宝appB=F(s)，在哪里s是一个矩阵的治疗 |
“初始化” |
初始设计作为 |
“级别” |
每个因素的级别数向量。 |
“maxiter” |
最大迭代次数。默认值为 |
“选项” |
该值是一个包含选项的结构，这些选项指定是否并行计算多个尝试，并指定在生成尝试的起点时如何使用随机数。使用创建选项结构
|
“尝试” |
尝试从新起点生成设计的次数。该算法在每次尝试中使用随机点，第一次可能除外。默认值是 |
例子
例1
假设您需要一个设计来估计三因素线性加性模型中的参数，在不同的时间必然发生八次运行。如果过程经历时间线性漂移，您可能希望将运行时间作为变量包含在模型中。按照以下方式生成设计：
时间=linspace（-1,1,8）'；[dCV1，X]=dcovarie（3，时间，“线性”）dCV1=-1.0000-1.0000-1.0000-1.0000-1.0000-1.0000-0.7143-1.0000-1.0000-1.0000-0.4286-1.0000-1.0000-1.0000-1.0000-0.1429-1.0000-1.0000-0.1429-1.0000-1.0000-1.0000-1.0000-0.4286-1.0000-1.0000-1.0000-1.0000-1.0000-1.0000-1.0000-1.0000 -0.4286 1.0000 1.0000 -1.0000 1.0000 -0.1429 1.0000 1.0000 1.0000 -1.0000 0.1429 1.0000 -1.0000 1.0000 -1.0000 0.4286 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.7143 1.0000 -1.0000 -1.0000 1.0000 1.0000
列向量时间是一个固定因子，标准化为±1.。固定系数中的行数指定设计中的运行数。生成的设计dCV每次为三个受控模型因子提供因子设置。
例2
下面的示例使用杜姆瓦尔函数将八次运行的实验分为大小为2的4个块，用于估计具有两个因子的线性相加模型：
固定=dummyvar（[1 2 3 4]）；dCV2=DCOVERY（2，固定（：，1:3），‘线性’）dCV2=110-1-110-101-101-101-101-01-01-01-01-01-01-01-01-01-01
前两列dCV2包含两个因素的设置；最后三列是四个块的伪变量编码。
扩展能力
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