灰色關(guān)聯(lián)分析第三次(存儲版)
【正文】 刻也不可垂直，所以關(guān)聯(lián)係數(shù)均大於 0，故關(guān)聯(lián)度也都大於 0?；谊P(guān)聯(lián)分析一般是應(yīng)用在灰色系統(tǒng)中，以分析間斷序列資料間相關(guān)程度的一種測度方法。 ★研究重點不同。 理論基礎(chǔ) 基於灰色系統(tǒng)的灰色過程 基於概率論的隨機過程 灰歸聯(lián)分析、相關(guān)係數(shù)、回歸係數(shù)比較表 灰關(guān)聯(lián)分析 相關(guān)係數(shù) 迴歸分析 資料量 小樣本不確定性 大樣本 ， 兩個變量都是隨機的 ， 其都是不可控制的 大樣本，自變量是非隨機的（給定的，可控制的），而因變量則是隨機的 操作方法 一般包括下列計算和步驟： (1) 原始資料換 (2) 計算關(guān)聯(lián)數(shù) (3) 求關(guān)聯(lián)度 (4) 排關(guān)聯(lián)序 (5) 列關(guān)聯(lián)矩陣 在應(yīng)用中是否進行所有步驟，可視具體情況而定。 操作方式 （初值化） （平均值化） （最大最小值化） （ AGO的生成） （測度化） （分辨?zhèn)S數(shù)） 一為繪製資料散佈圖，另為計算相關(guān)係數(shù)（亦即表示相關(guān)程度強弱、相關(guān)方向異同之量數(shù)）。 ★資料量要求不同。 ?(5) 列出關(guān)聯(lián)矩陣 若有 n個母序列 {Y1}, {Y2}, … , {Yn } (n≠2)及其 m個子序列 {X1}, {X2}, … , {Xm } (m≠1)，則各子序列對母序列 {Y1}有關(guān)聯(lián)度 [r11, r12, … , r1m ]，各子序列對於母序列 {Y2}有關(guān)聯(lián)度 [r21, r22, … , r2m ]，類似地，各子序列對於母序列 {Yn }有關(guān)聯(lián)度 [rn1, rn2, … , rnm ]。因此，關(guān)聯(lián)係數(shù)的範圍爲 0 L ? 1。 (2)均值化變換 。在應(yīng)用中是否進行所有步驟，可視具體情況而定。 1905年被授予功勛教授的稱號。 因此，關(guān)聯(lián)度分析適應(yīng)性更廣，在用於社會經(jīng)濟系統(tǒng)中的應(yīng)用更有其獨到之處。 灰色系統(tǒng)理論的關(guān)聯(lián)度分析與數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的相關(guān)分析不同之處： ★它們的理論基礎(chǔ)不同。如各類産業(yè)中 哪個專案的收入影響産值最明顯 ，這種影響程度表明有關(guān)生産和銷售系統(tǒng)之間或系統(tǒng)內(nèi)部各因素之間的關(guān)聯(lián)性。這些系統(tǒng)及系統(tǒng)因素之間，相互關(guān)係非常複雜。如果兩者在系統(tǒng)發(fā)展過程中相對變化基本一致，則認爲兩者 關(guān)聯(lián)度大 ；反之，兩者 關(guān)聯(lián)度就小 。關(guān)聯(lián)分析是進行因素間時間序列的比較，而相關(guān)分析是因素間陣列的比較。 1856年 6月 14日生
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