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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0 Z+ n; B) |9 j1 G) }9 y
代码中截图如下:5 y. c/ }6 k2 u: e
4 ]7 p l, {% k对于我们的代码,我们给出以下解释:; p' t7 Y" J# _
数据准备: 7 W2 @1 q7 U P L' t* v, l0 ^
- 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。
H5 d ?. T( n( K$ k5 | o
分离参考数列和比较数列: . N0 I" y& [+ |- i$ g8 p
- 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。6 x) ^% S8 B* y+ G0 [- u& C
计算关联度:
! g* L0 P+ ]% H" p; u8 N- 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。& n* m1 P9 s. m4 A6 v, c; P( l
输出关联度值并绘制柱状图: * O( W! t9 ?0 i8 u1 j
- 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。: H$ n& X3 L K5 `
添加汉字标签:
& ?7 H$ r0 U' H) n, R- 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。: @% L. r4 }- b6 G+ x4 N
添加坐标轴标签和标题: 8 y6 E) K' d' r- @6 P
- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。
9 Z6 K5 m. `8 ?& h/ ?
实验截图如下:
7 |7 V# |# x/ ?* L/ x" y. T# {# k6 B: H! ?! H7 n3 h" v
最后代码附件如下:% x+ j! q g4 d; y4 R& A5 r
6 N2 a8 n4 s* Z! \/ U, x
) c2 A. g4 ~" u5 z# j) L
3 e: }2 i d- b( m9 [2 ]( V; U
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