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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& @5 A$ }+ t- k/ a9 e8 P
代码中截图如下:
2 X- |3 q, R f0 ^) S, j/ e6 k/ U0 C' }* D
对于我们的代码,我们给出以下解释:
, z2 T. V# t+ E7 F数据准备: & H" F* r, p- J
- 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。
6 Q# P: s0 D0 |, r+ A+ c8 t0 w
分离参考数列和比较数列:
+ ~( W( H7 ^! c' g2 d+ l5 I6 o: {- 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。
4 \- f$ b6 b* {( u8 o; v9 \
计算关联度: : f/ i7 L5 L# Y5 W' _6 K
- 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。
1 S3 V9 T, {0 X' z7 k, R4 @
输出关联度值并绘制柱状图:
L, Y" R3 Y# _' t- 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。$ ?+ ?6 @8 L' D9 |' R
添加汉字标签:
% v2 }% H/ I& g4 Y( W! e- 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。& t& {* D0 ^7 Y" |& |
添加坐标轴标签和标题:
0 T9 X1 ?1 Z& F. {9 R6 j# {- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。
" z) s/ y1 ^ E
实验截图如下:
+ H6 w& A9 Y* L8 B
t4 q. d. ? U+ P/ p+ n2 B最后代码附件如下:
( B9 h3 M4 H9 x) m6 ]
6 T: r) ]2 k; |: e# i* u. E
8 a7 y) U( r, @" _/ I$ v0 P) k% t w6 M; ~8 H7 G3 L) h: Z" d
1 ` i; l% g, L- Q' M2 ^5 k8 Z: J1 O5 u
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zan
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