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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$ I7 H* A2 Z- W1 N; M8 q
代码中截图如下:
- t1 v( T, K7 Z3 X& J) Z, e
& t- x7 T" G6 x$ L1 C7 |$ e3 m: c对于我们的代码,我们给出以下解释:
2 U" E1 S- j( P/ j/ X1 H* q; |' G数据准备: e' t) N9 c; P1 P
- 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。
& ]5 G1 _, r* Y! P# j
分离参考数列和比较数列: / F0 P# c5 M; N3 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。9 g, C( y, @, ]" z$ O, G
计算关联度: $ G* P1 V( F) R9 J. e- Y* R
- 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。
% a3 n1 x" L7 J
输出关联度值并绘制柱状图: # P i0 N8 p- U9 l
- 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。
1 _7 S8 h. A& C, o
添加汉字标签:
& e* P' K/ I# @4 q- _ \- h- 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。4 P8 F8 D) [9 ? X W
添加坐标轴标签和标题: * N5 b$ d6 W% W9 ?+ m6 I4 q: e8 K4 _
- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。: J T, ?5 B3 Y% I; A
实验截图如下:
# f3 H% ~, I1 f- a2 @7 @3 M$ M, [) G9 Z$ y
最后代码附件如下:
+ ?/ h y/ q- G( ?8 {8 T9 j3 r; X
4 {& x4 ]9 L4 j2 p2 b* T3 b# ^6 s
) a, T1 P$ ~! A5 S: g/ y3 q. \
6 @# o$ E1 B. s, b6 v# |$ V |
zan
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