灰色关联度与相关系数分析 用灰色关联度分析得到的相关度多大算主要因素

灰色关联度的程序如何求解 根据科学出版社2004年11月出版，由刘思峰、党耀国、方国耕三人编写的《灰色系统理论及其应用（第三版）》中所述，灰色关联度分析是从属于灰色系统理论这一新学科。此书全面。求解灰色关联分析及详细过程，求关联系数L和关联度R，实在是头都大了！ 灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析。2具体计算步骤编辑（1）确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。（2）对参考数列和比较数列进行无量纲化处理由于系统中各因素的物理意义不同，导致数据的量纲也不一定相同，不便于比较，或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行无量纲化的数据处理。（3）求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi）所谓关联程度，实质上是曲线间几何形状的差别程度。因此曲线间差值大小，可作为关联程度的衡量尺度。对于一个参考数列X0有若干个比较数列X1，X2，…，Xn，各比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数ξ（Xi）可由下列公式算出：其中 ρ为分辨系数，一般在0~1之间，通常取0.5。是第二级最小差，记为Δmin。是两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线。怎样计算两个不同事物的灰色关联度？ 比如国家经济形式与上市公司的业绩 怎样计算他们的灰色关联度 在线等 急急急求大佬讲解灰色关联度分析法适用于什么数据 灰色关联度分析法是一种多因素统计分析方法，它是以各因素的样本数据为依据用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序，若样本数据反映出的两因素变化的态势(方向、大小和速度等)基本一致，则它们之间的关联度较大。反之，关联度较小。此方法的优点在于思路明晰，可以在很大程度上减少由于信息不对称带来的损失，并且对数据要求较低，工作量较少；其主要缺点在于要求需要对各项指标的最优值进行现行确定，主观性过强，同时部分指标最优值难以确定。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。扩展资料：灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析。因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。用灰色关联度分析得到的相关度多大算主要因素 当然有区别。相关系数，是一个经典的统计量。反映变量之间的线性关联关系。灰色关联度，是邓聚龙自己发明的一种关于变量之间的关联关系的量。注意，我这里说的是关联关系。解释性地理解，是以两个变量变化的几何形状的相似程度来判定二者的关联关系的。但实际上，目前关于这一标准并没有很好的理论基础，目前实际上也只是在论文，或者说学术研究中才有人用这个东西。如果想要更好地理解关联关系，建议去找一本统计学的书，好好看一看偏相关分析。

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