灰色關(guān)聯(lián)度(講稿)_第1頁
灰色關(guān)聯(lián)度(講稿)_第2頁
灰色關(guān)聯(lián)度(講稿)_第3頁
灰色關(guān)聯(lián)度(講稿)_第4頁
灰色關(guān)聯(lián)度(講稿)_第5頁
已閱讀5頁,還剩17頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

灰色系統(tǒng)模型客觀世界既是物質(zhì)的世界,也是信息的世界,社會經(jīng)濟活動一刻也離不開信息。研究社會經(jīng)濟系統(tǒng)會常常遇到信息不完備的情況。1945年,美國控制論專家維納(N.Wiener)曾用“黑箱”稱呼內(nèi)部信息未知的對象。此后,人們常用顏色深淺表示信息完備的程度,將系統(tǒng)分為三類。信息完全明確的系統(tǒng)稱為白色系統(tǒng),信息完全不明確的系統(tǒng)稱為黑色系統(tǒng),信息部分明確部分不明確的系統(tǒng)稱為灰色系統(tǒng)(GreySystem)。1982年,鄧聚龍教授發(fā)表了灰色系統(tǒng)理論的論文《灰色系統(tǒng)的控制問題》。隨著灰色系統(tǒng)理論研究的不斷深入和發(fā)展,已經(jīng)在許多領(lǐng)域取得不少應用成果。因素分析的基本方法過去采用的主要方法是統(tǒng)計方法。如回歸分析(包括線性回歸、多因素回歸、單因素回歸、逐步回歸、非逐步回歸)?;貧w分析雖然是一種較通用的方法,但一般認為回歸分析有下述不足:(1)要求大量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量少難以找到規(guī)律;(2)要求分布是線性的,或是指數(shù)的,或是對數(shù)(3)計算工作量大;(4)有可能出現(xiàn)反常的現(xiàn)象,使正相關(guān)變成負相關(guān),以致正確現(xiàn)象受到歪曲或顛倒。1、灰色關(guān)聯(lián)分析方法灰色系統(tǒng)考慮到上述種種弊病和不足,采用關(guān)聯(lián)分析的方法來作系統(tǒng)分析。作為一個發(fā)展變化的系統(tǒng),關(guān)聯(lián)度分析事實上是動態(tài)過程發(fā)展態(tài)勢的量化分析。說得確切一點,是發(fā)展態(tài)勢的量化比較分析、發(fā)展態(tài)勢的比較,也就是系統(tǒng)歷年來有關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)列幾何關(guān)系的比較??紤]有三個數(shù)據(jù)列,一個是某地區(qū)的年總收入,一個是某地區(qū)的養(yǎng)豬收入,一個是某地區(qū)的養(yǎng)兔收入。總收入養(yǎng)豬養(yǎng)兔從圖中可以觀察到,總收入曲線與養(yǎng)豬曲線趨勢較接近,而與養(yǎng)兔曲線差距較大,因此可以認為該地區(qū)對收入影響較大的是養(yǎng)豬而不是養(yǎng)兔。這種因素分析的比較,實質(zhì)上是幾種曲線間幾何形狀的分析比較,即認為幾何形狀越接近,則發(fā)展變化態(tài)勢越接近,關(guān)聯(lián)程度越大。因此按這種觀點作因素分析,至少不會出現(xiàn)異常的,將正相關(guān)當作負相關(guān)的情況。此外對數(shù)據(jù)量也沒有太高的要求,即數(shù)據(jù)量多或數(shù)據(jù)量少都可以分析。(1)關(guān)聯(lián)系數(shù)作關(guān)聯(lián)分析要指定參考數(shù)據(jù)列和待比較的數(shù)據(jù)列參考數(shù)據(jù)列表示為待比較的數(shù)據(jù)列也稱為母序列也稱為子序列灰色關(guān)聯(lián)分析(GRA)方法

灰色關(guān)聯(lián)分析是一種多因素統(tǒng)計分析方法,它是以各因素的樣本數(shù)據(jù)為依據(jù)用灰色聯(lián)度來描述因素間關(guān)系的強弱、大小和次序的.如果樣本數(shù)據(jù)列反映出兩因素變化的態(tài)勢(方向、大小、速度等)基本一致,則它們之間的關(guān)聯(lián)度較大;反之關(guān)聯(lián)度較小.

與其他傳統(tǒng)的多因素分析方法相比,灰色關(guān)聯(lián)分析對數(shù)據(jù)要求較低且計算量小,便于廣泛應用.GRA分析的核心是計算關(guān)聯(lián)度,下面通過一個例子來說明計算關(guān)聯(lián)度的思路和方法.

表6-1是某地區(qū)2000-2005年國內(nèi)生產(chǎn)總值的統(tǒng)計資料.現(xiàn)在提出這樣的問題:該地區(qū)三次產(chǎn)業(yè)中,哪一產(chǎn)業(yè)的變化與該地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的變化態(tài)勢更一致?也就是哪一產(chǎn)業(yè)與GDP的關(guān)聯(lián)度最大呢?年份國內(nèi)生產(chǎn)總值第一產(chǎn)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)200019883868397632001206140884680820022335422960953200327504821258101020043356511157712682005380656118931352表6-1某地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值統(tǒng)計資料(百萬元)

這樣的問題很有實際意義,一個自然的想法就是分別將三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的時間序列與GDP的時間序列進行比較,為了能夠比較,先對各序列進行無量綱化,這里采用均值化法.各序列的均值分別為:2716,461.5,1228.83,1025.67,上表中每列數(shù)據(jù)除以其均值可得均值化序列(如表6-2所示)年份tGDP

x0(t)一產(chǎn)業(yè)x1(t)二產(chǎn)業(yè)x2(t)三產(chǎn)業(yè)x3(t)20000.73200.83640.68280.744020010.75880.88190.68850.787820020.85970.91440.78120.929120031.01251.04441.02370.984720041.23561.10731.28331.236320051.40131.21561.54051.3182兩序列變化的態(tài)勢是表現(xiàn)在其對應點的間距上.如果各對應點間距均較小,則兩序列變化態(tài)勢的一致性強,否則,一致性弱.分別計算各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與GDP在對應期的間距(絕對差值),結(jié)果見表6-3所示.年份t20000.10440.04920.011920010.12310.07040.028920020.05470.07850.069420030.03190.01120.027820040.12840.04770.000620050.18570.13920.0832接下來應該是三個絕對值序列分別求平均再進行比較,就可以解決問題了.但仔細觀察表6-3中的數(shù)據(jù)會發(fā)現(xiàn)絕對差值數(shù)據(jù)序列的數(shù)據(jù)間存在著較大的數(shù)量級差異(最大為0.1587,最小的為0.0006,相差300多倍),不能直接進行綜合,還需要對其進行一次規(guī)范化.設(shè)和分別表示表6-3中絕對值的最大數(shù)和最小數(shù),則因而由于在一般情況下,可能為零(即某個為零)故將上式改進為顯然越大,說明兩序列(xi和x0)的變化態(tài)勢一致性弱,反之,一致性強,因此可考慮將取倒反向,為了規(guī)范化后數(shù)據(jù)在[0,1]內(nèi),可考慮在0和1之間取值.上式可變形為稱為序列xi和序列x0在第t期的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)(或簡稱為關(guān)聯(lián)系數(shù)).由(6.1)式可以看出,取值的大小可以控制對數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的影響,取較小的值,可以提高關(guān)聯(lián)系數(shù)間差異的顯著性,因而稱為分辨系數(shù).利用(6.1)對表6-3中絕對差值進行規(guī)范化,取

結(jié)果見表6-4,以計算為例:同樣可計算出表6-4中其余關(guān)聯(lián)系數(shù).年份t20000.41910.60670.868720010.37960.51780.725720020.58080.49030.521320030.70550.87610.733820040.36960.61411.00020050.28810.35100.4758表6-4最后分別對各產(chǎn)業(yè)與GDP的關(guān)聯(lián)系數(shù)序列求算術(shù)平均可得r0i稱為序列x0和xi(i=1,2,3)的灰色關(guān)聯(lián)度.由于因而第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與GDP的關(guān)聯(lián)度最大,其次是第二產(chǎn)業(yè)、第一產(chǎn)業(yè).可以看出,灰色關(guān)聯(lián)分析需要經(jīng)過以下幾個步驟:1.確定分析序列在對研究問題定性分析的基礎(chǔ)上,確定一個因變量因素和多個自變量因素.設(shè)因變量數(shù)據(jù)構(gòu)成參考序列,各自變量數(shù)據(jù)構(gòu)成比較序列n+1個數(shù)據(jù)序列成成如下矩陣:其中N為變量序列的長度.一般情況下,原始變量序列具有不同的量綱或數(shù)量級,為了保證分析結(jié)果的可靠性,需要對變量序列進行無量綱化.無量綱化后各因素序列形成如下矩陣:2.對變量序列進行無量綱化常用的無量綱化方法有均值化法(6.4)、初值化法(6.5)等.計算(6.3)中第一列(參考序列)與其余各列(比較序列)對應期的絕對差值,形成如下絕對差值矩陣:3.求差序列、最大差和最小差其中絕對差值陣中最大數(shù)和最小數(shù)即為最大差和最小差:對絕對差值陣中數(shù)據(jù)作如下變換:4.計算關(guān)聯(lián)系數(shù)得到關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣:式中分辨系數(shù)在(0,1)內(nèi)取值,一般情況下依據(jù)(6.10)中數(shù)據(jù)情況多在0.1至0.5取值,越小越能提高關(guān)聯(lián)系數(shù)間的差異.關(guān)聯(lián)系數(shù)是不超過1的正數(shù),越小,越大,它反映第i個比較序列Xi與參考序列X0在第k個期關(guān)聯(lián)程度.比較序列Xi與參考序列X0的關(guān)聯(lián)程度是通過N個關(guān)聯(lián)系數(shù)(即(6

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論