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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1 O% |( R: A( E3 k3 j9 y
代码中截图如下:4 n! u9 F$ r. y, d9 j5 f
7 h5 R! d! D" |( o& g$ ^
对于我们的代码,我们给出以下解释:
, u% W( ]0 G# R. N/ D数据准备: 5 u. g& u: L1 |+ }% 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。
' Z& s; ?& W& U) {* q' f
分离参考数列和比较数列:
$ \# V0 h& N) A: C4 P1 d @# h0 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。
+ j1 x# r( `6 E1 s+ f0 n( J3 k
计算关联度: 3 x! y$ R( `9 `& R5 v' ?9 u; C: 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。
: v+ m8 t) i! n3 C
输出关联度值并绘制柱状图:
0 m0 _; _; f2 @) k" i- 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。2 L$ E- t. d+ u; J9 J; T
添加汉字标签: 1 @1 a1 E* l) 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。/ x; P* |) o/ `3 Y6 a& g7 v3 m
添加坐标轴标签和标题: + L' r: T( g) H7 `, r0 G, n
- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。
! z- U$ X6 k! P
实验截图如下:$ J7 a- t1 J* M4 z
. b, W/ R2 @! c, t) t4 [/ q最后代码附件如下:8 ]8 I' G9 M* L" o! f* {7 P, y; `
: J7 n6 R5 j& {5 I1 d( [+ G
' e/ |( C" t( n% h
1 t( L* ]3 v( Z0 P' e& N; N4 |* K6 B1 }9 m
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zan
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