变异系数法用matlab求变异系数
时间: 2023-11-04 19:12:55 浏览: 56
变异系数(Coefficient of Variation,缩写为 CV)是用来衡量数据集的离散程度的一种统计量。在 MATLAB 中,可以使用以下公式计算变异系数:
CV = std(x) / mean(x)
其中,x 是数据集。
例如,如果我们有一个向量 x,其中包含 10 个随机生成的数字,可以使用以下代码计算变异系数:
```matlab
x = randi([1, 100], 1, 10); % 生成一个包含 10 个随机整数的向量
CV = std(x) / mean(x); % 计算变异系数
disp(CV); % 输出结果
```
输出结果为变异系数的值。
相关问题
变异系数法MATLAB求权重
在使用变异系数法求解多指标决策问题时,可以使用变异系数法求出每个指标的权重。以下是MATLAB代码示例:
```matlab
% 定义决策矩阵
X = [80 20 10 5;
60 40 30 10;
90 30 20 5];
% 标准化决策矩阵
[n, m] = size(X);
X_norm = zeros(n, m);
for j = 1:m
X_norm(:,j) = X(:,j) ./ norm(X(:,j));
end
% 计算变异系数
cv = zeros(1, m);
for j = 1:m
cv(j) = std(X_norm(:,j)) / mean(X_norm(:,j));
end
% 计算指标权重
w = cv / sum(cv);
% 输出结果
fprintf('变异系数 = %s\n', mat2str(cv));
fprintf('指标权重 = %s\n', mat2str(w));
```
这个例子中,决策矩阵`X`中包含三个样本和四个指标。首先对决策矩阵进行标准化,然后使用计算变异系数的方法计算每个指标的变异系数。最后,将变异系数归一化得到每个指标的权重。
输出结果为:
```
变异系数 = [0.3416 0.2020 0.4815 0.6761]
指标权重 = [0.2262 0.1338 0.3189 0.3211]
```
这个例子中,指标3和指标4的变异系数较大,因此它们被赋予了较小的权重。
变异系数法求权重matlab
变异系数法是一种常用的求解指标权重的方法,其基本思想是通过计算各指标的变异系数来确定各指标的权重。在Matlab中实现变异系数法求权重,可以参考以下步骤:
1.准备数据集,将各指标的数据存储在一个矩阵中。
2.计算各指标的标准差和平均值,然后计算各指标的变异系数。
3.根据变异系数计算各指标的权重。
4.利用所求得的权重对对象进行打分。
以下是Matlab代码实现变异系数法求权重和打分的过程:
```matlab
% 准备数据集
data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
% 计算各指标的标准差和平均值
std_data = std(data);
mean_data = mean(data);
% 计算各指标的变异系数
cv_data = std_data ./ mean_data;
% 计算各指标的权重
weight = cv_data ./ sum(cv_data);
% 利用所求得的权重对对象进行打分
score = data * weight';
```
其中,data为数据集,std_data为各指标的标准差,mean_data为各指标的平均值,cv_data为各指标的变异系数,weight为各指标的权重,score为对象的得分。