Voor een experiment dat ik doe heb ik een proces waarbij ik N verschillende variabelen heb die in een blackbox functie gaan en daar komt 1 waarde uit. N is voorals nog 6.
\(y=f(V_1,V_2,...V_n)\)
Een aantal van deze variabelen gaan sowieso een afhankelijkheid van elkaar hebben, en een aantal waarschijnlijk niet. Ik wil uiteindelijk de functie f gaan benaderen, hiervoor heb ik elk van deze variabelen op M niveaus gemeten (voor nu 3, kan later meer worden voor betere nauwkeurigheid). ik heb hierbij elke mogelijke meting 1 keer gedaan, heb nu dus \(M^N=3^6\)
metingen.Het idee was dat ik vrij eenvoudig de onafhankelijke variabelen kon vinden en de afhankelijke bij elkaar groeperen. Dit zodat ik bij een vervolg de onafhankelijke variabelen als zodanig kan behandelen om zo minder metingen te doen op meer niveaus. Maar nu ik daadwerkelijk bezig ben met het verwerken zie ik dat het niet zo eenduidig is, en loop ik eigenlijk vast in wat te doen. Ben met matlab bezig geweest in de statistische toolbox en het design of experiment gedeelte hierin lijkt me iets waar ik moet zijn, maar kan niet echt iets vinden waarvan ik het idee heb dat het me gaat helpen. Iemand enig idee hoe zoiets aan te pakken?
Alvast bedankt.
