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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
) o2 c& R+ ^. G 代码中截图如下:
2 }/ \- G) f. W! |* _
1 b8 {+ i+ X& H. W3 V( J对于我们的代码,我们给出以下解释:3 I& ~4 ]% g5 f0 |& X- Y0 m
数据准备:
. h! d) T- ]5 P& a0 {- 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。: w! ~9 x" Z; k4 a
分离参考数列和比较数列: * S% A- m1 X: e$ w& V3 G5 \
- 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。! M, Z% ]* N0 r$ ]! R* F' L
计算关联度:
/ P1 N/ s8 R P- 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。" v4 W+ {& N4 y" Z/ o) [
输出关联度值并绘制柱状图:
% Y. [ u# P; [2 R5 S$ U" G- 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。! C* V% z% |" V- g2 H. l' q
添加汉字标签:
; j% J/ y `! s& ]* j% s0 F- 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。( O/ ]2 H; ]) B; ^
添加坐标轴标签和标题:
1 G: b( W, m) O R/ A' R- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。
. t5 g7 f: v/ I) H
实验截图如下:
0 k6 N5 O6 m. M! c/ X3 M% i. ^7 q8 L! b/ i) }
最后代码附件如下:
" N+ l& @7 d/ c: r" e2 [& [
; q1 R1 U& C N0 ^4 K6 N* `1 J8 D6 f; r" R( o' x
0 A5 l& N& D, x5 l, b, ^- E
/ V: F1 N2 q6 `! B. n0 e
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zan
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