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首先介绍一下数据,- 第一行:固定资产投资(Fixed Asset Investment)对应的收入数据。
- 第二行:工业投资(Industrial Investment)对应的收入数据。
- 第三行:农业投资(Agricultural Investment)对应的收入数据。
- 第四行:科技投资(Technological Investment)对应的收入数据。
- 第五行:交通投资(Transportation Investment)对应的收入数据。
- 第六行:建筑业投资(Construction Industry Investment)对应的收入数据。
- 第七行:国民收入(National Income)对应的收入数据。
- 第八行:工业收入(Industrial Income)对应的收入数据。
- 第九行:农业收入(Agricultural Income)对应的收入数据。
- 第十行:商业收入(Commercial Income)对应的收入数据。
- 第十一行:交通收入(Transportation Income)对应的收入数据
$ i, \. U! r! M* C 代码中截图如下:3 W& M+ G6 y0 T; a h$ @/ X; p
5 l0 c# j9 O# ^8 b% d对于我们的代码,我们给出以下解释:
! L/ g8 r. [& u& S% v5 ~! q: _* a9 {, F数据准备:
6 f/ h _3 W; q+ ^- 原始数据存储在变量 x 中,每行表示一个因素,每列表示一个观测值。
- 数据标准化:通过将每个观测值除以其所在行的第一个值,将数据标准化到相对比例。% Y" f$ q: l7 [; P- B7 @$ p
分离参考数列和比较数列: ' a; k! {# K) \2 r+ N. x# a" B/ V1 A
- 参考数列(母因素):从第6行开始到最后一行的数据。
- 比较数列(子因素):从第1行到第5行的数据。
5 o3 Q/ |" R" V& H9 ^
计算关联度:
$ r. U: i( O4 w0 Y. T; O- 对于每个参考数列中的每一行,将其与每个比较数列进行比较。
- 计算关联系数:根据参考数列和比较数列的差异程度计算关联系数。
- 计算关联度:将关联系数求和并除以比较数列的数量,得到关联度。9 ^* G& J* ?( N! i" f0 e q+ n
输出关联度值并绘制柱状图:
* }& K+ T" z$ J; U g7 i- 输出关联度矩阵 r。
- 使用 bar 函数绘制柱状图,其中关联度矩阵的每一行对应一个柱形条。
- axis tight 确定图形的坐标轴范围。
- 使用 legend 函数设置图例。
7 ]* j/ W- w7 c+ W' G
添加汉字标签:
! ~& F% l3 D2 `9 R' V- 去掉默认的X轴标签。
- 设定X轴刻度的位置和范围。
- 标记6个母因素的名称,使用汉字文本标注。
: O: ~" r C) N" O" T: L& J
添加坐标轴标签和标题: : e1 q2 L1 |' K& S
- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。& q1 `' P" H: G2 i) U! [
实验截图如下:( @( a* C! _8 G5 z
: I, d- H$ u. m% v R! {
最后代码附件如下:6 p7 @+ _1 z* X: p" z# l
# e: N2 R, R5 s' Z- o' @5 V2 ^. t5 Y1 t6 D
0 ]! f& z, v: h g5 v$ K4 m
" V! }' v) S' t! H' w
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