谁能告诉我灰色关联度法有什么缺点？ 灰色关联度的值范围

怎样用EXCEL进行灰色关联计算？ 以下列四个数列为例：A=[2，3，4，3.7]B=[60，73，84，58]C=[1204，801，1228，1270]D=[303，298，247，251]以A为目标，检验B、C、D与A的关联度。1、归一化，将数列中的每个元素，除以相同的一个数值，比如A的归一化过程为[2/2，3/2，4/2，3.7/2]或者更常用的均值化处理，都可以搞定。只需要这几个数列用同一种方法归一即可了。2、求差序列.经过归一化的A、B、C、D，用A分别减去B/C/D；即E=A-B；F=A-C；G=A-D3、求两级最大和最小差值：设E中最大值为Emax，最小值为Emin，其余类推；这样一共就有六个数，分别是Emax；Emin；Fmax；Fmin；Gmax和Gmin。从这六个数中，再选出一个最大值和一个最小值，假设为M和N—而这就是上述公式当中双重最值的部分啦。4、带入公式，得到三组关联系数(单行)矩阵。5、计算关联度，实际上就是步骤4中，每组矩阵各个元素求和除以元素个数(求均值)。6、通过比较关联度数值，最大的那个，其对应的数列与目标数列的关联度最高。灰色关联分析中绝对、相对、综合关联度的区别是什么？ 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。灰色关联度法的定义 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。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。请问灰色关联度与相关系数的区别在哪里？ 当然有区别。相关系数，是一个经典的统计量。反映变量之间的线知性关联关系。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，是以两个变量变化道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，目回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，建议去找答一本统计学的书，好好看一看偏相关分析。灰色关联度和主成分分析哪个方法比较好 灰关联系数是作为灰关联程度的一种衡量尺度。关联系数（暂缺），式中Δmin，Δmax分别是母因素与子因素时间数列在各时刻绝对差值的最小和最大值，Δij(tk)是tk时刻的绝对差值。关联系数的平均值即关联度。因为关联系数很多，信息过于分散，不便于比较，为此有必要将各个时刻的关联系数集中为一个值，而求平均值便是这种信息集中处理的一个方法。关联度值越接近1，说明相关性越好。dps灰色关联分析方法和灰色预测方法的应用，灰色关联分析，从其思想方法上来看，属于几何处理的范畴，其实质是对反映各因素变化特征的数据序列所进行的几何比较。。现在想做关于满意度的灰色关联分析，有13个指标，应该怎么确定参考数列？随便指定吗？ 确定参考数据列作为理想的比较标准，通常可以以各度量标准的最优值（或最劣值）构成参考数据列灰色关联度法的计算步骤 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下：（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。。

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