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方差分析和灰色关联度

2020-07-16知识7

基于灰色关联分析的几种决策方法及其应用 多属性决策方法己经成功地应用于工程、经济、市场分析、管理等实际问题中。人们时常要面对众多指标,从许多可供选择的方案中做出决策,也就是要对所有的方案进行比较、排序或择优。对多属性决策方法进行系统深入的研究对于解决实际问题具有重要的意义。本文在深入分析主成分分析、理想解法等经典决策方法的基础上,引入灰色系统理论,基于灰色关联分析提出了几种决策模型,为贫信息环境下的决策问题提供了几点新思路。基于灰色关联分析系数矩阵和理想解法,提出了一种新的理想解法。该方法以原始数据样本与理想方案之间的灰色关联系数矩阵为新的决策矩阵,利用理想解法对方案进行排序。克服了传统理想解法仅仅基于原始数据,难以挖掘数据内在规律的缺点,为有限样本条件下的决策问题提供了一种新思路。将主成分分析和灰色关联聚类分析相结合提出了基于灰色关联聚类分析和主成分分析的决策方法,在进行多指标分析和评价的过程中,首先对指标进行灰色关联聚类分析,将指标分成若干可以定义的类,每个聚类代表同一类指标;其次对每个聚类进行主成分分析,提取主成分,获得该类指标的主成分集合;最后基于权重思想综合所有聚类的主成分集合,形成既反映全体指标信息又方差分析和 卡方检验怎么区分,什么样的材料 采用方差分析还是卡方检验? 一、2113区分1、变量连续不同方差分析用于连续变量的推断统5261计:卡方检验4102主要用于间断变量的推断统计2、变量数目1653不同对于两组以上的连续变量要对其总体做平均数差异显著性检验,可以用方差分析对总体上三种类型的人对于教育举措所表示的态度是否一致可以用卡方检验。二、材料1、方差分析:三组被试的身高分数做总体是否有差异的检验2、卡方检验:已知三组不同性质的人员(老师、家长和学生)对于某一教育举措的观点的不同人数。扩展资料卡方检验与方差分析的使用场景总结(1)分类问题类别变量,用卡方检验连续变量,先分箱为类别(分段),再用卡方检验(或颠倒自变量与因变量,再采用方差分析检验)(2)回归问题类别变量,方差分析(当自变量是Q,因变量是C时,可以颠倒自变量与因变量,再采用方差分析检验)连续变量,用皮尔森相关系数参考资料来源:百度百科-卡方检验GM模型 预测值是如何计算出来的 灰色模型能够有效地进行预测,尤其是在数据比较模糊的时候,比如预测什么时候下雨,先讲解一个简单并且最常用的GM模型 GM(1,1)生成列 设原始时间序列为x1(t)t为时间t=0,1,2,3如何在两个月内准备数学建模? ?www.zhihu.com 总结起来就两点,第一点:啃好我推荐的那本书《MATLAB 在数学建模中的应用》,复现里面实现的功能,当然不用全部复现,主要是培养逻辑,做完这一点基本如何正确地理解统计学上的相关性,关联性及差异性比较,方差分析,回归? 最近在学统计学,对于相关和差异的比较不是很理解,特别是在两个分类变量间的关联分析所取样本(一份样本…请问灰色关联度分析是哪个学科里的? 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。此书全面有哪些适合应用统计硕士毕业论文的题目或者方向? 应用统计学教学中项目驱动教学模式的应用“比较+案例+实验”教学方法在应用统计学中的应用应用统计学实际…现代数学方法识别火山岩岩性 人工神经网络、灰色关联、聚类分析、贝叶斯、对应分析、主成分分析及模糊数学等方法都可以较准确地识别火山岩岩性,其关键是根据薄片分析资料和对应深度的测井信息构建识别样本库。本节以准噶尔盆地LQJ区火山岩为研究对象,优选出自然伽马、声波、电阻率、密度、中子等测井参数,利用灰色关联数学方法,对研究工区的火山岩岩性进行识别。(一)火山岩岩性识别模式构建在众多测井方法中,常规测井因为其价格低廉且也能解决许多复杂地质问题而应用非常广泛,各油田常规测井资料也最为丰富,充分利用常规测井资料不但可以节约成本,而且多种常规测井组合是从不同角度反映地下复杂的地质体。这是一些非常规测井资料难以比拟的。测井相分析的目的就是从测井资料中提取与岩相相关的信息,应用一套数学分类准则,将各组测井响应值划到具有多种意义的测井相中,从而将整个单井地层剖面划分为若干个测井相,再通过与岩心薄片分析等地质资料的详细对比,确定每个测井相的岩相类型。实际上测井相分析的技术关键在于:①根据已知关键井的岩心薄片鉴定分析和测井等资料建立准确的测井相-岩相的对应关系,即研究工区的测井相-岩相的统计模式或测井相-岩相模式;②使用有效的模式识别灰色关联分析方法的公式是什么? 灰色关联分析理论及方法对于两个系统之间的因素,其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度,称为关联度。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[16]。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。灰色系统关联分析的具体计算步骤如下[17]:(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)所谓关联程度灰色gm预测模型 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

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