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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
3 g; t' t# b6 y9 D0 Y 代码中截图如下:1 \+ c0 H8 T8 S
" A) s& h4 Z; n; K: f对于我们的代码,我们给出以下解释:
% s, S& d: W1 X8 |数据准备:
! W5 V# r" v( U, J% i/ L5 F3 k3 Z+ x- 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。
: n+ o3 n6 Q9 s; E( h( [1 r
分离参考数列和比较数列: , `4 a: L6 G: a$ u9 H5 `! C
- 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。. D7 S8 D1 k" v8 i7 r. i
计算关联度:
. d9 g+ P3 U0 N2 Q1 }' j5 G9 \- 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。
$ {3 s+ b5 K( C% P
输出关联度值并绘制柱状图:
4 ^6 r% i9 b" L# `+ I- Y8 C- 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。, [- b! ]- Z- P( H5 j, \
添加汉字标签:
6 @, E) n$ I* H, U2 ]; \- 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。& H9 H: p* {# a
添加坐标轴标签和标题: 8 ]- b( G, m" d
- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。
4 D9 b: T0 t2 a
实验截图如下:
8 h. [& m8 K/ O% f# J" @- ~3 D0 @$ N4 R3 [- ?" E2 u# i
最后代码附件如下:
( A) t( Y! C3 {& T! X1 Z* ~0 M- S6 i" r
* L1 A+ E; p0 u+ j$ |6 ^/ s! H
5 c1 D, }# `0 r* K* k9 I+ S
7 A3 t7 G) n3 m0 Q |
zan
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