SPSS可以做灰色关联度的分析么 matlab中怎么灰色关联度

怎样计算两个不同事物的灰色关联度？ 谢邀~你说的是不是灰色系统理论里的关联度分析法？我说的可能会有偏差，我就说下我暑假学的和理解的吧。谁提供一个可以用的灰色关联度分析软件？？ EXCEL就行 用灰色系统建模软件，括号内给你地址了（http：//igss.nuaa.edu.cn/institute/），一键式的，可以计算灰色关联度，而且我觉得你应该用matlab来写，而不是sasmatlab7.0工具箱中有没有灰色关联度的函数 没有怎样用matlab做灰色关联度分析方法？ 1、function f=grayrelated(X，Y)这里X是标准化后的参考序列，Y是评价矩阵Y=71.8 90.1 0.57 0.45 051 40.2 0.38 0.55 10.552 25 0.22 0.52 1268 90 0.38 0.38 2128 40 0.32 0.3 18.551 45 0.15 0.3 576 95 0.7 0.55 1287 95 0.7 0.5 9.876 90 0.57 0.5 1150 35 0.32 0.35 2068 90 0.57 0.35 18.582 95 0.7 0.35 0100 200 1 1 097.5 180 0.94 0.95 1.395 160 0.88 0.9 2.586.3 105 0.68 0.75 6.382.5 90 0.6 0.7 7.578.8 75 0.53 0.65 8.875 60 0.45 0.7 7.568.8 52.5 0.41 0.55 13.862.5 45 0.38 0.5 17.556.3 37.5 0.34 0.45 21.343.8 26.3 0.28 0.35 50.650 30 0.3 0.4 2537.5 22.5 0.25 0.3 7531.3 18.8 0.23 0.25 10018.8 11.3 0.15 0.15 168.825 15 0.2 0.2 12512.5 7.5 0.1 0.1 212.56.3 0.8 0.05 0.05 256.32、]；输入评价矩阵YX=[1 1 1 1 1]；X为参考序列，均为1，个数就是指标个数，情形不同要修改个数Len=size(Y，2)；取Y矩阵的列数，也就是指标的个数Wen=size(Y，1)；取行数，就是目标个数for i=1：LenY(：，i)=(Y(：，i)-mean(Y(：，i)))/sqrt(var(Y(：，i)))；将Y矩阵用统计方法标准化标准化，endfor i=1：Len-1S(：，i)=(Y(：，i)-。？？？ 灰色关联度 | Error： The input character is not valid in MATLAB statements or expressions. 问题出在这样代码上，t=zeros(1，100)；r=zeros(1，100)，设置不合理。t、r的长度应和ck的长度相等。更改后运行，得到rs=3.2，2.278，2.137，2.126，1.914rind=1，2，4，3，5SPSS可以做灰色关联度的分析么 可以的，但是最好用matlab如何用matlab实现灰色关联度的检验 这要有数据的，根据不同要求，求出相关系数。可把数据发给我QQ2674716548，我写个程序，求出灰色关联度。灰色预测matlab代码怎么写 这是我曾经写过的一个灰色预测的程序：第一个文件为函数，需要在调用时输入原始数据x0和预测周期T，第二个文件用于计算灰色关联度，使用时直接修改相关参数和原始数据。第一个文件（用于灰色建模）：grymdl.mfunction GM=grymdl(x0，T)输入原始数据x0T为从最后一个历史数据算起的第T时点x1=zeros(1，length(x0))；B=zeros(length(x0)-1，2)；yn=zeros(length(x0)-1，1)；Hatx0=zeros(1，length(x0)+T)；Hatx00=zeros(1，length(x0))；Hatx1=zeros(1，length(x0)+T)；epsilon=zeros(length(x0)，1)；omega=zeros(length(x0)，1)；for i=1：length(x0)for j=1：ix1(i)=x1(i)+x0(j)；endendfor i=1：length(x0)-1B(i，1)=(-1/2)*(x1(i)+x1(i+1))；B(i，2)=1；yn(i)=x0(i+1)；endHatA=(inv(B'*B))*B'*yn；GM(1，1)模型参数估计for k=1：length(x0)+THatx1(k)=(x0(1)-HatA(2)/HatA(1))*exp(-HatA(1)*(k-1))+HatA(2)/HatA(1)；endHatx0(1)=Hatx1(1)；for k=2：length(x0)+THatx0(k)=Hatx1(k)-Hatx1(k-1)；累计还原得到历史数据的模拟值endfor i=1：length(x0)%开始模型检验epsilon(i)=x0(i)-Hatx0(i)；omega(i)=(epsilon(i)/x0(i))*100；endx0；HatA；Hatx0；epsilon；omega；c=std(epsilon)/std(x0。

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