灰色关联分析法excel公式
时间: 2023-09-25 14:12:59 浏览: 70
灰色关联分析法是一种多指标决策方法,可以用于分析影响某个指标的因素。下面是灰色关联分析法的Excel公式:
1. 计算序列数据的归一化矩阵
将原始数据按列归一化,得到归一化矩阵。
2. 计算参考序列与各个比较序列的关联系数
参考序列与各个比较序列的关联系数计算公式如下:
Rij = min{|Xi1 - Xj1|/d1, |Xi2 - Xj2|/d2, ..., |Xim - Xjm|/dm}
其中,i表示参考序列,j表示比较序列,m表示指标数,Xi1表示参考序列第一列的第i个元素,Xj1表示比较序列第一列的第j个元素,d1表示第一列数据的极差,以此类推。
3. 计算各个比较序列的关联度
关联度计算公式如下:
ηj = (1/n) * Σi=1n Rij
其中,n表示比较序列的数量。
4. 计算各个比较序列的灰色关联度
灰色关联度计算公式如下:
λj = (ηmin + ρηj) / (1 + ρ)
其中,ηmin表示所有比较序列的关联度的最小值,ρ为分辨系数,一般取0.5。
5. 根据灰色关联度大小排序
将各个比较序列的灰色关联度从大到小排序,得到排序后的比较序列。
希望这些公式能够帮助到你。
相关问题
灰色关联分析法 评分
灰色关联分析法是一种用于研究因素之间关联程度的方法。它通过对一组因素进行量化,并计算它们之间的关联度,从而评估它们对某个目标变量的影响程度。
在灰色关联分析中,首先需要确定一个主要因素(即目标变量),然后选择若干个相关的次要因素。接下来,对所有因素进行标准化处理,将其转化为无量纲指标,以消除量纲和单位的影响。然后,通过计算各个因素与主要因素之间的关联度,确定它们对主要因素的贡献程度。
关联度的计算可以使用灰色关联度模型,其中包括灰色关联度计算公式和灰色关联度的范围划分。通过比较不同因素的关联度值,可以确定它们对目标变量的重要性排序。
最后,通过对各个因素进行加权求和,得到各个因素对目标变量的综合评分,从而进行评价和决策。
总结来说,灰色关联分析法可以帮助我们评估各个因素对目标变量的影响程度,并进行综合评分和排序,从而提供决策支持和参考。
灰色关联分析法python
灰色关联分析是一种用于衡量因素相关程度的方法,在Python中可以使用以下代码来实现灰色关联分析:
引用中的代码是计算灰色关联矩阵的过程。其中,data4表示输入的数据集,d_min和d_max表示数据集中的最小值和最大值,a表示关联度分析中的常数。通过计算得到的灰色关联矩阵可以用于衡量不同因素之间的关联度。
引用中的代码是绘制灰色关联分析的折线图的过程。其中,t表示年份,data3表示输入的数据集。通过使用plt.plot()函数可以将不同因素的数据在折线图上进行可视化展示。
灰色关联分析法的具体实现过程较为复杂,需要进行数据标准化等步骤。在引用中提到的论文中可能会有更详细的算法解释和实现方法。
总结起来,灰色关联分析法在Python中可以通过计算灰色关联矩阵和绘制折线图的方式来进行实现。具体的算法实现和细节可以参考相关论文和研究资料。