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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6 L; x' a5 H( Z- e7 A
代码中截图如下:
( I( ]/ g; u& w1 }! @" M! n) B3 ]* R: `* t/ I: d4 }
对于我们的代码,我们给出以下解释:
# l- G* n, `6 o数据准备: 1 D: i. t% a, J, y% f
- 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。1 X% `6 T7 `2 l2 b6 N! o1 f
分离参考数列和比较数列:
1 x v' A- x J. V- 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。
/ t( {% W: N9 c% T, t8 X
计算关联度:
# v/ ^' _% H" s) b- ~+ ~- 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。7 U3 d! _ z3 O5 W% `$ c
输出关联度值并绘制柱状图: $ p) o1 \4 V5 }; e0 ?! K y: _
- 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。3 u- ]/ h+ i) ^: J/ H+ _
添加汉字标签:
+ [6 S* Y0 f% ]* j+ z1 \- 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. n( T3 h, c7 H, n
添加坐标轴标签和标题: 1 S: ~: L3 v3 }& o0 w9 ]* J
- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。
% g5 d- K6 F5 Y) u* w* }
实验截图如下:3 T7 w$ M) ]; w: m1 D# ^( H
4 }6 }2 X* H8 s
最后代码附件如下:4 j" w) X V7 |8 b( a- E3 e/ H7 S0 p
# p. `" c7 J) G* U+ Z$ C
: p+ a0 M3 \% P4 ?; @: v% Q7 Y1 a& R" R* I) M# N3 i- N
8 {/ y* I$ `7 B9 C( P' G# f
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zan
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