lhsdesign

라틴 초입방(Latin hypercube) 표본

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    구문

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

    설명

    X = lhsdesign(n,p)는 n×p 크기의 라틴 초입방 표본 행렬을 반환합니다. X의 각 열에 대해 n 값은 각 구간 (0,1/n), (1/n,2/n), ..., (1 - 1/n,1)에서 하나씩 무작위로 분포되고, 무작위로 치환됩니다.

    예제

    X = lhsdesign(n,p,Name,Value)는 하나 이상의 이름-값 쌍 인수를 사용하여 결과 설계를 수정합니다. 예를 들어, 'Smooth','off'를 지정하여 이산 설계를 얻을 수 있습니다.

    예제

    예제

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    라이브 스크립트 열기

    10개의 행과 4개의 열로 구성된 라틴 초입방 표본을 생성합니다.

    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

    X의 각 열은 각 구간 [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], [0.9,1]에 하나의 난수를 포함합니다.

    라이브 스크립트 열기

    lhsdesign에서 다양한 이름-값 쌍 인수의 효과를 확인합니다. 10개의 행과 4개의 열에 대한 디폴트 설계로 시작합니다.

    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

    이산 설계를 얻으려면 연속 설계와 달리 'Smooth' 이름-값 쌍 인수를 'off'로 설정합니다.

    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

    결과 설계는 이산적입니다.

    반환된 설계의 열 간 상관의 제곱합을 계산합니다.

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

    'Criterion' 이름-값 쌍 인수를 'correlation'으로 변경하여 열 간 제곱 상관의 합이 최소화되는 효과를 관측합니다. 'correlation' 기준은 마치 'Smooth'가 'off'로 설정된 것처럼 항상 이산 설계를 제공합니다.

    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

    상관을 최소화하면 제곱 상관의 합이 훨씬 낮은 설계가 생성됩니다.

    더 적은 반복 횟수를 지정하여 기준을 개선합니다.

    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

    반복 횟수를 줄이면 설계가 더 나빠집니다(제곱 상관의 합이 더 높아짐).

    입력 인수

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    반환된 표본 개수로, 양의 정수로 지정됩니다.

    예: 24

    데이터형: single | double

    반환된 변수 개수로, 양의 정수로 지정됩니다.

    예: 4

    데이터형: single | double

    이름-값 인수

    모두 축소

    선택적 인수 쌍을 Name1=Value1,...,NameN=ValueN으로 지정합니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. 이름-값 인수는 다른 인수 뒤에 와야 하지만, 인수 쌍의 순서는 상관없습니다.

    R2021a 이전 릴리스에서는 쉼표를 사용하여 각 이름과 값을 구분하고 Name을 따옴표로 묶으십시오.

    예: X = lhsdesign(n,p,'Smooth','off')는 이산 라틴 초입방 설계를 반환합니다.

    연속 표본 표시로, 'Smooth'와 함께 'on'(연속 표본) 또는 'off'(이산 표본)가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 이 옵션이 'off'이면 X의 각 열에서 반환되는 값은 값 0.5/n, 1.5/n, …, 1 – 0.5/n의 난수 순열입니다.

    예: 'Smooth','off'

    데이터형: char | string

    반복적인 표본 생성 기준으로, 'Criterion'과 함께 'maximin', 'none' 또는 'correlation'이 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 알고리즘은 기준을 개선하기 위해 최대 Iterations회 시도합니다.

    참고

    'correlation' 기준은 마치 Smooth가 'off'로 설정된 것처럼 이산 표본을 제공합니다.

    기준설명

    'maximin'

    점 사이의 최소 거리를 최대화합니다.

    'correlation'

    열 간 제곱 상관의 합을 최소화합니다.

    'none'

    반복 없음

    예: 'Criterion','correlation'

    데이터형: char | string

    Criterion 개선을 위한 최대 반복 횟수로, 'Iterations'와 함께 양의 정수가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 알고리즘은 기준을 개선하기 위해 최대 Iterations회 시도합니다.

    예: 'Iterations',10

    데이터형: single | double

    버전 내역

    R2006a 이전에 개발됨

    참고 항목

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