关于产业关联度分析举例【二篇】

分析（英语：Analysis）是在头脑中把事物或对象由整体分解成各个部分或属性。尽管“分析”作为一个正式的概念在近年来才逐步建立起来，这一技巧自亚里士多德（公元前384年至322年）就已经应用在了数学、逻辑学等多个领域。分析可以指：金融分析；， 以下是为大家整理的关于产业关联度分析举例2篇 , 供大家参考选择。

产业关联度分析举例2篇

产业关联度分析举例篇1

x(1,:)=[83 ];

x(2,:)=[75 ];

x(3,:)=[64 ]; %列出各数值，可修改

x(4,:)=[63 ];

x(5,:)=[56 ];

m=5;n=7;

x0=[83 ]; %参考序列

for i=1:n

avg(i)=0; %均值初始化

end

for i=1:m

for j=1:n

avg(j)=avg(j)+x(i,j);

end

end %求均值序列

for i=1:n

avg(i)=avg(i)/m;

end

for j=1:m

for i=1:n

x(j,i)=x(j,i)/avg(i); %均值化

end

end

for i=1:n

x0(i)=x0(i)/avg(i); %参考序列均值化

end

for j=1:m

for i=1:n

delta(j,i)=abs(x(j,i)-x0(i)); %求序列差

end

end

max=delta(1,1);

for j=1:m

for i=1:n

if delta(j,i)>max

max=delta(j,i);

end

end

end

%求两极差

min=0;

for j=1:m

xgd(j)=0;

for i=1:n

glxs(j,i)=*max/*max+delta(j,i)); %计算关联系数及相关度

xgd(j)=xgd(j)+glxs(j,i);

end

xgd(j)=xgd(j)/n;

end

xgd

%因此，A—E区与参考序列（最佳指标）的相关度分别为

产业关联度分析举例篇2

设序列

X1 (30.5,34.7,35.9,38.2,41)

X (22.1,25.4,27.1,28.3,31.5)

材77页第二题）

第一步：求始点零像化，得

X；

(0,

X10

(0,

(x°(1),

4.2.1.2,

(x°(1),

3.3.1.7.1.2,

Xo (2), x°(3),

2.3, 2.8) x?(2), X10 (3),

3.2)

x00 (4),

X10 ⑷,

第二步：求s

,S1 , S1 S0

S0

Si

Si

x0 (5))

X10 (5))

4

x0(k)

k 2

4

X10(k)

k 2

1X0(5)

2

1x；(5)

2

9.1

7.8

So

4

(x°(k)

k 2

x0(k)) 2(x0(5) x0(5)

1.3

计算灰色绝对关联度

1 S

0 \s\

1 |s)

Si S S0

0.9323

01

因此可以看出两个序列是咼度相关的 类似的再求相对关联度 第一步：将序列初值化

X。0 (X00(1)，x0(2)，x0(3),X00(4)，x0(5))

(1,1.138,1.035,1.064,1.073)

X° (X10(1),X10(2),X10(3),X10 (4), X10 (5))

(1,1.149,1.067,1.044,1.113)

X0 (x00 (1),x00 (2),x00 (3),x00 (4),xd0(5))

(0,0.138, 0.104,0.029,0.009)

X0 (*(1)*0(2)必0(3)必0 (4)必0(5))

(0,0.149, 0.082, 0.023,0.069)

第二步：求 s"o , S； , s"1 s"o

1

S0

01 1

S0

S1

1 1^ sj

0.9914

0i oi (1 )roi(取=0.5)

=0.9618

0.2

0.3

0.4

0.6

0.8

综合

0.9796

0.9736

0.9677

0.9559

0.9441

关联

度

由表可知由于oi oi，所以当Q不断增大时，综合关联度的值在变小

（学习的目的是增长知识，提高能力，相信一分耕耘一分收

获，努力就一定可以获得应有的回报）