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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2 D$ d( w. F" D
代码中截图如下:4 c% ~7 ^% v3 h, l
& o6 u8 K2 {+ D* _1 U) E对于我们的代码,我们给出以下解释:
' l) J) H7 g+ ?# y) H数据准备:
/ c/ j! c8 z( U- @- 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。
) q2 i$ u7 T5 |3 k
分离参考数列和比较数列: - H8 }' }$ y+ O- X) t
- 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 j" Y' ] |2 {6 p' {3 U
计算关联度: 9 G4 ]( Z( s; ~( k. e* E' k1 M, ]7 {
- 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。. O6 c" X3 O$ P0 c6 D3 ^. j7 }
输出关联度值并绘制柱状图:
/ `) s* h# _: s. Q, D2 p- 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。, L. E6 c c5 I" ~& l! d& H0 k
添加汉字标签:
) N. w z, M v$ n- 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。
! R H6 D9 e& B7 g. j1 |- V9 Q9 z# q
添加坐标轴标签和标题: 8 W) M, E- C# E( m. d3 i0 |
- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。
+ ~4 k( x( }7 z) a* D
实验截图如下:
2 H: [* q o( p, H
1 V: t% M9 y( {! ~8 b0 r最后代码附件如下:8 [# w7 u2 y; T G& h9 O
( }: c# [! ?, w
3 X* Q( k3 T, }) W5 N; r# b/ w+ i2 G! K3 S- U/ ]. d
) ?* t( X+ {1 o) O |
zan
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