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。
灰色预测法的关联度 GM（1，1）模型的建立GM（n，h）模型
灰色gm预测模型 一、什么是灰色系统（Grey System）灰色分析全名为灰色系统理论分析（Grey System Theory），是由中国邓聚龙教授于1982年在国际经济学会议上提出，该理论主要是针对系统模型之不明确性，信息之不完整性之下，进行关于系统的关联分析（Relational Analysis）、模型建构（Constructing A Model）、借由预测（Prediction）及决策（Decision）之方法来探讨及了解系统。自然界对人类社会来讲不是白色的(全部都知道)，也不是黑色的(一无所知)，而是灰色的(半知半解)。人类的思考、行为也是灰色的，人类其实是生存在一个高度的灰色信息关系空间之中，例如：人体系统、粮食生产系统等。部分信息已知，部分信息未知的系统，称为灰色系统。控制论中主要以颜色命名，常以颜色之深浅表示研究者对内部信息（information）和对系统本身的了解及认识程度之多寡，黑色，表示信息缺乏；白色，表示信息充足；而介于白色（W）系统与黑色（B）系统之间，其信息部份已知，信息部分未知的这类系统便称之为灰色（G）系统。二、什么是灰色系统理论灰色系统理论是研究灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论。它把一般系统论、信息论及控制论的观点和方法延伸到社会、经济和生态等抽象。
