固定点的“ OptimalDesign”

时间:2018-11-28 13:40:28

标签: r

我正在使用R中的OptimalDesign库来查找功能为“ od.AA”的d最优设计。我的物理约束是我必须使用一些固定点。

是否存在:

  • 一种指定固定/必需的测试点子集的方法。
  • 我应该使用的另一个具有该功能的库。

这是示例代码:

# Create the regressors matrix for the third-degree trigonometric model 
# on a "partial circle".
F.trig <- F.cube(~I(cos(x1)) + I(sin(x1)) + 
          I(cos(2 * x1)) + I(sin(2 * x1)) + 
          I(cos(3 * x1)) + I(sin(3 * x1)), 
          -pi/2, pi/2, 200)

# Compute the D-, A-, and IV-optimal standardized approximate designs.
res.trig.D <- od.AA(F.trig, 1, alg = "doom", crit = "D", 
              graph=1:7, t.max=4)

将其显示为图: enter image description here

它也将这些作为构成这些点的200个候选者的子集:

> F.trig[which(res.trig.D$w.best>0),]
    (Intercept)   I(cos(x1))   I(sin(x1)) I(cos(2 * x1)) I(sin(2 * x1)) I(cos(3 * x1)) I(sin(3 * x1))
1             1 6.123032e-17 -1.000000000     -1.0000000  -1.224606e-16  -1.836910e-16     1.00000000
22            1 3.254852e-01 -0.945547126     -0.7881187  -6.155232e-01  -8.385272e-01     0.54485968
58            1 7.832356e-01 -0.621724976      0.2269161  -9.739143e-01  -4.277781e-01    -0.90388380
59            1 7.929527e-01 -0.609283155      0.2575481  -9.662655e-01  -3.845058e-01    -0.92312256
100           1 9.999688e-01 -0.007893367      0.9998754  -1.578624e-02   9.997196e-01    -0.02367813
101           1 9.999688e-01  0.007893367      0.9998754   1.578624e-02   9.997196e-01     0.02367813
142           1 7.929527e-01  0.609283155      0.2575481   9.662655e-01  -3.845058e-01     0.92312256
143           1 7.832356e-01  0.621724976      0.2269161   9.739143e-01  -4.277781e-01     0.90388380
179           1 3.254852e-01  0.945547126     -0.7881187   6.155232e-01  -8.385272e-01    -0.54485968
200           1 6.123032e-17  1.000000000     -1.0000000   1.224606e-16  -1.836910e-16    -1.00000000

如果我要选择某个随机点(例如索引#83)作为“必须固定”,我该如何重新运行它,并获得包含该样本位置的更新的d最优集?

> F.trig[83,]
   (Intercept)     I(cos(x1))     I(sin(x1)) I(cos(2 * x1)) I(sin(2 * x1)) I(cos(3 * x1)) I(sin(3 * x1)) 
     1.0000000      0.9620794     -0.2727697      0.8511934     -0.5248522      0.6757518     -0.7371292

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