灰色关联度分析
关联度分析
关联度分析灰色关联度分析是基于系统内参比因素和比较因素之间的关联度大小对系统行为特征进行量化分析。
灰色关联度分析是指在系统发展过程中，如果两个因素变化的态势是一致的，即同步变化程度较高，则可以认为两者关联较大；反之，则两者关联度较小。
因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态(Dynamic)的历程分析。
灰色系统关联分析的具体计算如下：以各年份城区生活垃圾清运量作为参比数列：Y i =｛Y i (k )| i =1；k =1,2,…，11｝，以GDP 、人居可支配收入、人均消费性支出和社会消费品零售额记为比较数列：X j ={X j (k )| j =1，2，3，4；k =1，2，…，11}。
对参比数列和比较数列作初始值的无量纲处理，即各数列均除以其对应的平均值进行初始化，初始化得到下列数列：}11211|)()()('，，，；｛⋯⋯===-k i k Y k Y k Y i i i (1)⎪⎩⎪⎨⎧⋯===-｝，，，；11211)()()('k j k X k X k X j j j (2)再计算各比较数列与参比数列的关联系数：max )(max min )(∆+∆∆+∆=δδξk k ij ij (3)式中：|)()(|min min min ''k X k Y j i kj -=∆； |)()(|m a x m a x m a x ''k X k Y j j kj -=∆； |)()(|)(''k X k Y k ij j i -=∆。
δ为分辨系数，其作用在于提高关联系数间差异显著性，其取值范围在0到1之间，一般取值为0.5，以此计算第j 个影响因子(X j )与城区垃圾清运量(Y i )间的关联度ij γ：)(11k n n k ij ij ∑=⎪⎭⎫ ⎝⎛=ξγ (4)相关分析变量间的关系分为确定性关系和非确定性关系两类：确定性关系即通常所说的函数关系；非确定关系即相关关系。
灰色关联度分析
1.灰色关联理论
1982年，华中理工大学邓聚龙教 授首先提出灰色系统的概念，并建立了 灰色系统理论。 灰色系统理论认为，人们对客观 事物的认识具有广泛的灰色性，就是信 息的不完全性和不确定性，因而有客观 事物所形成的是一种灰色系统，即部分 信息已知、部分信息未知的系统。例如： 社会系统、经济系统、生态系统等都可 以看作是灰色系统。
\\
(min) (max) 0i (k ) 0i (k ) (max)
最后分别对各产业与GDP的关联系数求 平均可得： r01= （0.4191+0.3796+0.5808+0.7055+0.3696 +0.2881）/6 =0.4571 同样求出： r02=0.5760， r03=0.7209 r0i称为序列x0和xi（i=1，2，3）的灰 色关联。由于r03˃r02˃ r01，因而第三 产业产值与GDP的关联度最大，其次是 第二产业，第一次去农业。
5.用GRA进行综合评价
灰色关联分析的目的是揭示因素间 关系的强弱，其操作对象是因素的时间 序列，最终的结果表现为通过关联度对 各比较序列做出排列。综合评价的对象 也可以看作是时间序列（每个被评价事 物对应的各项指标值），并且往往需要 对这些时间序列做出排序，因而也可以 借助灰色关联分心来进行。
01 (1) 02 (1) ... 0 n (1) (2) (2) ... (2) 01 02 0n ... ... ... 01 ( N ) 02 ( N ) ... 0 n ( N ) N n 其中 0i (k ) x0 (k ) xi (k ) (05式) i 1,2,...n; k 1,2,..., N 绝对差矩阵中最大数和 最小数就是最大差和最 小差： max 0i (k ) (max)( 式) 06
灰色关联度分析
灰色关联度分析一、 灰色关联分析及理论对于两系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性的大小的量度，称为关联度。
在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即变化程度较高，即可谓二者的关联度较高；反之，则较低。
因此，灰色关联度分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，即“灰色关联度”作为衡量因素之间关联程度的一种方法。
灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定方法，去寻求系统各子系统（或因素）之间数值的关系。
因此，灰色关联度分析对于一个系统的发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析。
灰色关联度分析方法模型灰色综合评价主要是依据以下模型：R=Y×W式中，R 为M 个被评价对象的综合评价结果向量；W 为N 个评价指标的权重向量；E 为各指标的评判矩阵，（矩阵略）)(k i ξ为第i 个被评价对象的第K 个指标与第K 个最优指标的关联系数。
根据R 的数值，进行排序。
（1）确定最优指标集设],,[**2*1n j j j F =,式中*k j 为第k 个指标的最优值。
此最优序列的每个指标值可以是诸评价对象的最优值，也可以是评估者公认的最优值。
选定最优指标集后，可构造矩阵D （矩阵略）式中ikj 为第i 个期货公司第k 个指标的原始数值。
（2）指标的规范化处理由于评判指标间通常是有不同的量纲和数量级，故不能直接进行比较，为了保证结果的可靠性，因此需要对原始指标进行规范处理。
设第k 个指标的变化区间为],[21k k j j ,1k j 为第k 个指标在所有被评价对象中的最小值，2k j 为第k 个指标在所有被评价对象中的最大值，则可以用下式将上式中的原始数值变成无量纲值)1,0(∈ikC 。
ikk k i ki k j j j j C --=21，m i,2,1=，n k ,,2,1 =（矩阵略）（3）计算综合评判结果 根据灰色系统理论，将],,,[}{**2*1*n C C C C=作为参考数列，将],,,[}{21i n i i C C C C =作为被比较数列，则用关联分析法分别求得第i 个被评价对象的第k 个指标与第k 个指标最优指标的关联系数，即i kkkii kki k k k ii k k kiCC C C C C C C k -+--+-=****i max max max max min min )ρρξ（式中)1,0(∈ρ，一般取5.0=ρ。
灰色系统分析方法.精选优秀PPT
〔2〕初值化变换：分别用同一序列的第一个数据去除 后面的各个原始数据得到新的倍数数列，即为初值化 数列。
一、灰色关联度分析
〔此处不做详细讲解：本人还没有掌握，实用性不强〕 而灰色数列GM〔2,1〕模型为单序列二阶线形动态模型，它改进了这种局限性，不仅可以预测，还可以进行动态分析。
一、灰色关联度分析
设 x1,x2, ,xN为N个因素，反响各因素变化特性
的数据列分别为 x 1 t , x 2 t , , x N t ,t 1 , 2 , ,M
因素 x j 对 x i 的关联系数定义为
i(k ) m i m x 0 k k i x n x 0 ik ik n x i k m m m iam x 0 k x a k a x x 0 x ix k a k x ix k
主要内容
一、灰色关联度分析 二、灰色GM〔1,1〕模型 三、灰色GM〔2，1〕模型 四、灰色GM〔1，N〕模型
一、灰色关联度分析
关联度是对两个系统或两个因素之间关联性大小 的度量。灰色关联度分析法是建立在灰色系统理 论根底上的一种对系统开展变化态势的定量描述。 它根据评价因素间开展态势的相似和相异程度来 确定评价因素的关联程度。 关联度分析的核心是计算关联系数和关联度。
二、灰色GM〔1,1〕模型 如上面的例子在DPS中操作，完全可以用傻瓜式操作实现。 如上面的例子在DPS中操作，完全可以用傻瓜式操作实现。 为两级最大差； 灰色关联度分析法是建立在灰色系统理论根底上的一种对系统开展变化态势的定量描述。 第二步：在“其他〞菜单栏中找到“灰色系统方法〞，在其箭头里找到“灰色系统分析〞 例如，时间序列〔1，3，4，7，5，9〕变化趋势不明显，对其元素进行雷杰可以生成一列趋势明显的序列〔1，2，8，15，20，29〕。 原始数据变换方法如下： 〔3〕标准化变换：先分别求出各个序列的平均值和标准差，然后将各个原始数据渐趋平均值再除以标准差，得到的数据即为标准化序列。 x(t+1)=1989033.
灰色关联度分析方法模型
灰色关联度分析方法模型灰色综合评价主要是依据以下模型：R=Y×W式中，R 为M 个被评价对象的综合评价结果向量；W 为N 个评价指标的权重向量；E 为各指标的评判矩阵，（矩阵略）)(k i ξ为第i 个被评价对象的第K 个指标与第K 个最优指标的关联系数。
根据R 的数值，进行排序。
（1）确定最优指标集设],,[**2*1n j j j F =,式中*k j 为第k 个指标的最优值。
此最优序列的每个指标值可以是诸评价对象的最优值，也可以是评估者公认的最优值。
选定最优指标集后，可构造矩阵D （矩阵略）式中i k j 为第i 个期货公司第k 个指标的原始数值。
（2）指标的规范化处理由于评判指标间通常是有不同的量纲和数量级，故不能直接进行比较，为了保证结果的可靠性，因此需要对原始指标进行规范处理。
设第k 个指标的变化区间为],[21k k j j ,1k j 为第k 个指标在所有被评价对象中的最小值，2k j 为第k 个指标在所有被评价对象中的最大值，则可以用下式将上式中的原始数值变成无量纲值)1,0(∈i k C 。
i k k k i k i kj j j j C --=21，m i ,2,1=，n k ,,2,1 =（矩阵略） （3）计算综合评判结果根据灰色系统理论，将],,,[}{**2*1*n C C C C =作为参考数列，将],,,[}{21i n i i C C C C =作为被比较数列，则用关联分析法分别求得第i 个被评价对象的第k 个指标与第k 个指标最优指标的关联系数，即i k k k i i k k i k k k i i k k k iC C C C C C C C k -+--+-=****i max max max max min min )ρρξ（式中)1,0(∈ρ，一般取5.0=ρ。
这样综合评价结果为：R=ExW若关联度i r 最大，说明}{C 与最优指标}{*C 最接近，即第i 个被评价对象优于其他被评价对象，据此可以排出各被评价对象的优劣次序。
灰色关联分析
灰色关联分析简介灰色关联分析是一种用于评估多个因素之间相关性的统计分析方法。
它可以帮助我们理解一组因素对于某个指标的影响程度，并且可以用来预测未来的趋势。
原理灰色关联分析基于灰色理论，其核心思想是将样本数据转化为灰色数列，然后通过计算灰色相关度来评估因素之间的关联性。
在灰色关联分析中，我们首先需要确定一个参考数列和一个比较数列，然后根据数列的发展趋势和规律性对它们进行排序。
最后，通过计算两个数列之间的关联度来评估它们之间的关联程度。
灰色关联度的计算方法灰色关联度可以通过以下公式计算：$$ \\rho(i,j) = \\frac{{\\min(\\Delta^*+(k-1)\\Delta^*,\\Delta^*+\\delta^*+(k-1)\\Delta^*,\\Delta^*-\\delta^*+(k-1)\\Delta^*)}}{{\\max(\\Delta^*+(k-1)\\Delta^*,\\Delta^*+\\delta^*+(k-1)\\Delta^*,\\Delta^*-\\delta^*+(k-1)\\Delta^*)}} $$其中，$\\Delta^*$表示相邻数据的差值绝对值的最大值，$\\delta^*$表示数列中数据的最大值与最小值之差。
灰色关联分析步骤1.数据预处理：将原始数据进行标准化处理，使其具有可比性。
2.建立关联矩阵：根据参考数列和比较数列计算灰色关联度，并构建关联矩阵。
3.确定权重：根据关联矩阵的行列和大小确定各因素的权重，权重越大表示因素对目标的影响越大。
4.计算综合关联度：将灰色关联度与权重相乘并求和，得到各个因素的综合关联度。
5.分析结果：根据综合关联度的大小对因素进行排序和评估，得出各因素对目标的贡献程度。
适用领域灰色关联分析在许多领域都有广泛的应用，包括经济、环境、工程等。
它可以用于评估多个因素对某个现象的影响程度，帮助决策者制定合理的决策和策略。
优势与局限灰色关联分析具有以下优势：•可以在样本数据不完整或不完全的情况下进行分析。
灰色关联度分析GreyRelationalAnalysis是其中的一种
（ X0 ） 考試成績 考 詴 成 績 出席率 （ X1 ） 出 席 （ X2 ） 率
評分項
實例參考 ( 一 ) 六、綀習題
Hale Waihona Puke 周世傑 周阿舍 100 100 90 100% 90
100%
說明 劉阿華 蕭阿薔 蕭阿薔 劉阿華
95 95 80 90% 80
90%
60 以周阿 60 50 舍為基 80% 50
80% 準點
1、標準化
姓名 評分項目
周阿舍 1 1 1
劉阿華 0.95 0.89 0.90
蕭阿薔 0.60 0.50 0.80
總成績（X0） 考詴成績（X1） 出席率（X2）
2、對應差數列表
差值 姓名 差式
周阿舍 0 0
劉阿華 0.06 0.05
蕭阿薔 0.1 0.2
min
k
max
k
| X 0 k X 1 k |
灰色關聯度可分成「局部性灰色關 聯度」與「整體性灰色關聯度」兩 類。主要的差別在於「局部性灰色 關聯度」有一參考序列，而「整體 性灰色關聯度」是任一序列均可為 參考序列。
二.直觀分析
依據因素數列繪製曲線圖，由曲 線圖直接觀察因素列間的接近程 度及數值關係，表一某老師給學 生的評分表數據資料為例，繪製 曲線圖如圖一所示，由曲線圖大 約可直接觀察出該老師給分總成 績主要與考詴成績關聯度較高。
第五章 灰色關聯度分析
目錄
壹、何謂灰色關聯度分析 5-2 貳、灰色聯度分析實例詳說與練習 5-8
負責組員 工教行政碩士班二年級 周世傑591701017 陶虹沅591701020 林炎瑩591701025
壹、何謂灰色關聯度分析
灰色关联度
灰色关联度分析灰色关联分析（Grey Correlation Analysis ）是一种分析多因素之间关系的方法，由邓聚龙教授创立，通过不同样本之间关联度分析，对各因素进行排序，对各因素之间关系进行描述的一种统计方法。
我们假设以及知道某一个指标可能是与其他的某几个因素相关的，那么我们想知道这个指标与其他哪个因素相对来说更相关，与哪个因素相对关系弱一点，依次类推，把这些因素排个序，得到一个分析结果，我们就可以知道我们关注的这个指标，与因素中的哪些更相关。
1、确定母数列（参考序列）和子数列（比较序列）设参考数列0X ，比较数列12,,,n X X X ，由于各因素之间的单位等各不相同，可能会造成有的数大有的数很小。
但是这并不是由于它们内禀的性质决定的，而只是由于量纲不同导致的，因此我们需要对它们进行无量纲化。
因此，为了使得不同因素能够进行比较，且保证结果的误差，需要对数据进行无量纲化处理。
GRA 常用的方法是初值化，即把这一个序列的数据统一除以最开始的值，由于同一个因素的序列的量级差别不大，所以通0,1,2,,4.2''0()|()()|(1,2,3,4)j j k X k X k j ∆=-= max 0min 0max max |()()|min min |()()|i i k i i k X k X k X k X k ∆=-∆=- 3、求关联度minmax max ()()j j k k ρζρ∆+∆=∆+∆ 其中，一般调节系数ρ的取值区间为()10，，通常取0.5ρ=。
4、作关联度 4、关联度排序，如果21r r <，则参考数列0x 与比较数列1x 更相似，最终的目的也是为了计算变量之间的关联程度。
GRA 算法本质上来讲就是提供了一种度量两个向量之间距离的方法，对于有时间性的因子，向量可以看成一条时间曲线，而GRA 算法就是度量两条曲线的形态和走势是否相近。
为了避免其他干扰，凸出形态特征的影响，GRA 先做了归一化，将所有向量矫正到同一个尺度和位置，然后计算每个点的距离。
(整理)灰色关联度分析
第五章灰色关联度分析目录壹、何谓灰色关联度分析 ------------------------- 5-2 贰、灰色联度分析实例详说与练习 ----------------- 5-8负责组员工教行政硕士班二年级周世杰591701017陶虹沅591701020林炎莹591701025第五章灰色关联度分析壹、何谓灰色关联度分析一.关联度分析灰色系统分析方法针对不同问题性质有几种不同做法，灰色关联度分析(Grey Relational Analysis)是其中的一种。
基本上灰色关联度分析是依据各因素数列曲线形状的接近程度做发展态势的分析。
灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统(或因素)之间的数值关系。
简言之，灰色关联度分析的意义是指在系统发展过程中，如果两个因素变化的态势是一致的，即同步变化程度较高，则可以认为两者关联较大；反之，则两者关联度较小。
因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态(Dynamic)的历程分析。
灰色关联度可分成「局部性灰色关联度」与「整体性灰色关联度」两类。
主要的差别在于「局部性灰色关联度」有一参考序列，而「整体性灰色关联度」是任一序列均可为参考序列。
二.直观分析依据因素数列绘制曲线图，由曲线图直接观察因素列间的接近程度及数值关系，表一某老师给学生的评分表数据数据为例，绘制曲线图如图一所示，由曲线图大约可直接观察出该老师给分总成绩主要与考试成绩关联度较高。
表一某一老师给学生的评分表单位：分/ %由曲线图直观分析，是可大略分析因素数列关联度，可看出考试成绩与总成绩曲线形状较接近，故较具关联度，但若能以量化分析予以左证，将使分析结果更具有说服力。
三. 量化分析量化分析四步曲：1. 标准化(无量纲化)：以参照数列(取最大数的数列)为基准点，将各数据标准化成介于0至1之间的数据最佳。
2. 应公式需要值，产生对应差数列表，内容包括：与参考数列值差(绝对值)、最大差、最小差、ζ（Zeta ）为分辨系数，0＜ζ＜1，可设ζ = 0.5(采取数字最终务必使关联系数计算：ξi （k ）小于1为原则，至于分辨系数之设定值对关联度并没影响，请参考p14例) 3. 关联系数ξi （k ）计算：应用公式 maxoi(k)maxmin )(∆+∆∆+∆=ζζξk i 计算比较数列X i 上各点k 与参考数列X 0 参照点的关联系数，最后求各系数的平均值即是X i 与X 0 的关联度r i 。
灰色关联分析模型
模型优化
01
改进灰色关联分析模型的计算方 法，提高模型的准确性和稳定性 。
02
引入人工智能和机器学习技术， 实现灰色关联分析模型的自适应 和智能化。
应用拓展
将灰色关联分析模型应用于更多领域 ，如金融、能源、环境等，挖掘各领 域数据之间的关联关系。
结合其他数据分析方法，形成更为综 合和全面的数据分析体系。
THANKS
感谢观看
通过灰色关联分析，可以挖掘出数据之间的内在联系，为决策提供依据，有助于提 高决策的科学性和准确性。
灰色关联分析模型的基本概念
灰色关联分析
灰色关联分析是一种基于因素之间发 展趋势相似或相异程度的分析方法， 用于衡量因素之间的关联程度。
灰色关联序
灰色关联序是根据灰色关联度的大小 对因素进行排序，从而找出主要影响 因素和次要影响因素。
灰色关联分析模型
• 引言 • 灰色关联分析模型的理论基础 • 灰色关联分析模型的实例应用 • 灰色关联分析模型的优缺点 • 灰色关联分析模型的发展趋势和展望
01
引言
灰色关联分析模型的背景和意义
灰色关联分析模型是一种用于处理不完全信息或不确定信息的数学方法，广泛应用 于经济、社会、工程等领域。
在实际应用中，由于数据的不完全性和不确定性，许多问题难以得到准确的分析和 预测。灰色关联分析模型的出现，为这类问题提供了有效的解决方案。
灰色关联度
灰色关联度是灰色关联分析中的核心 概念，表示因素之间的关联程度。通 过计算灰色关联度，可以判断各因素 之间的相似或相异程度。
灰色关联矩阵
灰色关联矩阵是表示因素之间关联程 度的矩阵，通过矩阵可以直观地看出 各因素之间的关联程度。
02
灰色关联分析模型的理论基础
产品用户体验质量的模糊评价—灰色关联分析
产品用户体验质量的模糊评价—灰色关联分析灰色关联分析是一种多指标决策方法，可以用于评估产品用户体验质量。
该方法通过将模糊评价问题转化为灰色关联度分析问题，可以确定其关联程度，进而对用户体验质量进行评价和改进。
首先，灰色关联度分析是一种基于关联度的模糊评价方法。
在评价产品用户体验质量时，通常会考虑多个指标，如产品功能、界面设计、操作便捷性等。
这些指标之间存在一定的相关性和权重，而灰色关联度分析可以通过建立灰色关联度模型，量化不同指标之间的关联程度，从而对用户体验质量进行评价。
其次，灰色关联度分析使用了灰色关联度函数。
该函数计算了不同指标之间的相关度，以及它们对用户体验质量的影响程度。
通过将各指标的数据进行标准化处理，得到灰色关联度值，进而确定各指标对用户体验质量的相对重要性。
基于这些相关性和重要性，可以制定用户体验质量的改进方案。
同时，灰色关联度分析还可以综合考虑不同参考系的灰色关联度值，以及不同发展程度的产品在不同指标下的发展状态。
通过对这些指标进行比较和分析，可以确定较优的改进方案，从而提升产品的用户体验质量。
要进行灰色关联度分析，首先需要确定评价指标和其权重。
通常可以通过问卷调查、用户反馈等方式获取相关数据，然后根据这些数据进行标准化处理，并计算灰色关联度值。
在计算过程中，需要注意选择适当的灰色关联度函数，以及合理的参数设置。
最后，通过综合考虑灰色关联度值，可以得出产品的用户体验质量评价结果，并提出相应的改进方案。
总之，灰色关联度分析是一种基于关联度的模糊评价方法，可以用于评估产品用户体验质量。
通过建立灰色关联度模型，量化不同指标之间的关联程度，并综合考虑不同参考系的灰色关联度值，可以确定用户体验质量的改进方案，从而提升产品的市场竞争力。
灰色关联度分析法
灰色关联度分析法引言灰色关联度分析法是一种用于揭示变量之间关联程度的方法。
它可以在缺乏足够数据的情况下，通过对变量之间的相关性进行评估，帮助分析人员做出决策。
在本文中，我们将介绍灰色关联度分析法的原理和应用，并探讨其在实际问题中的价值和局限性。
一、灰色关联度分析法的原理灰色关联度分析法是在灰色系统理论基础上发展起来的一种关联性分析方法。
灰色关联度分析法的核心思想是通过模糊度量的方法，将样本数据的数量化描述量和次序特征结合起来，通过计算变量间的关联度，得出它们之间的相关性。
具体而言，灰色关联度分析法的步骤主要包括以下几个方面：1. 数据标准化：将原始数据进行归一化处理，以消除变量之间的量纲差异，使其具有可比性。
2. 确定参考序列：在给定的多个序列中，根据研究目标和实际需求，选择一个作为参考序列，其他序列将与之进行比较。
3. 计算关联度指数：通过计算每个序列与参考序列之间的关联度指数，来评估它们之间的关联程度。
关联度指数的计算通常有多种方法，如灰色关联度、相对系数法等。
4. 判别等级：根据关联度指数的大小，将序列划分为几个等级，以便更直观地评估变量之间的关联程度。
二、灰色关联度分析法的应用灰色关联度分析法在许多领域和问题中都有广泛的应用。
下面将介绍一些典型的应用情况：1. 经济领域：灰色关联度分析法可以用于评估经济指标之间的关联性，识别影响经济发展的主要因素，帮助政府和企业做出相应的调整和决策。
2. 工业制造业：在工业制造领域，灰色关联度分析法可以用于优化生产工艺，提高产品质量，降低成本。
通过分析不同因素对产品质量的影响程度，可以找出关键因素，并制定相应的改进措施。
3. 市场调研：在市场调研中，灰色关联度分析法可以用于分析消费者行为和市场趋势，预测产品的需求量和销售额。
通过对多个变量之间的关联性进行评估，可以为企业的市场营销决策提供有价值的参考和支持。
4. 环境管理：在环境管理领域，灰色关联度分析法可以用于评估各种环境因素对生态系统的影响程度，为环境保护和可持续发展提供科学依据。
灰色关联度分析 简介
4、计算 绝对值差
5、确定 极大差值与 极小差值
灰色关联综合评价
6、计算关 联系数
7、确计算 关联序
8、计算综 合评价值
i
()
min i
min x k
x0 (k)
0(k)
xi (k)
max max
i
k
x0 (k)
xi
xi (k)
max max
i
k
x0 (k)
xi (k )
灰色关联分析与回归分析区别
问题：对该地区总收入影响较直接的是养猪业还是养 兔业？
灰色关联综合评价
1、收集 分析数据
2、确定 参考数据列
3、无量纲化 处理
X1, X 2
,
X n
x1 1 x1 2
x1 m
x2 1 x2 2
x2 m
(k)
（12 5)
k 1, , m
r0i
1 m
m
i (k )
k 1
r0i
1 m
m
Wk
k 1
i (k)
（k=1,
式中Wk为各指标权重。
, m）
应用
例1：利用灰色关联分析对6位教师工作 状况进行综合分析
1．分析指标包括：专业素质、外语水平 、教学工作量、科研成果、论文、著作 与出勤．
应用
7．分别计算每个人各指标关联系数的均
值（关联序）：
r01
0.778 1.000
0.778
0.636 7
灰色关联度分析
灰色关联度分析一、关联度分析的意义关联度是表征两个事物的关联程度设有参考序列和比较序列xxx四个时间数据序列如图所示：则关联度为r12＞r13＞r14关联度分析是一种曲线间n何形状的分析比较，即n何形状越接近，则关联程度越大，反之则小。
二、面积关联度分析法关联度应用关联系数来表示，我们用曲线间的差值大小作为一种衡量关联度的尺度。
设母因素时间数列和子因素时间数列分别是:xx记f k时刻x j对x i的关联系数为§ij（f k），其绝对差值为：︱x︱= k=1,2,……,n这是对两个方列各时刻的最小绝对差为：=︳x︳各时刻的最大绝对差为：︳x︳则母因素为子因素两曲线在各时刻的相对差值用下式表示：式中称为x j对x i在K时刻的关联系数关联系数的上界值=1关联系数的下界值=K∈（0，1），称为分辨系数，减少极值对计算的影响，提高分辨率。
⑵原始数据标准化处理方法关联系数的值主要决定于x i和x j在各时刻的差值，由于x i和x j数据单位不同，会影响的值，因此若是要对原始数据作无量纲处理，即标准化处理。
数据标准化有两种方法：初值化处理和均值化处理。
初值化处理即把序列第一个数据除以该序列所有数据，得到一个新数列。
均值化处理即把序列平均值除以该序列所有数据，得到一个新数列。
⑶面积关联度关联系数只表示各时刻数据间的关联程度，我们用基本均值表示两条曲线间的关联程度r=k=1,2,……,N称r为子因素曲线x j对母因素曲线x i的关联度。
⑷多个序列的最小绝对差和最大绝对差。
在灰色关联度分析中，无论序列有多少，和各只有一个。
和的求法，以为例解释，类似。
=︳x︳例母序列:子序列:第一步：固,，j变动时，得到：︳︳,︳︳,……, ︳︳第二步：从中可以选出：︳︳第三步：当k变动时，可以得到:︳︳, ︳︳,……, ︳︳第四步：从中又可以选出最小的=⑸关联度比较及实际意义当计算出子因素对母因素的关联度后，将排序则子因素对母因素影响的重要程度依次是序列：灰色系统优势分析1、优势分析的意义如果母函数数列不止一个，被比较的子函数数列也不止一个，则可以构成关联矩阵，通过关联矩阵多元素间的关系，可以分析哪些因素是优势，哪些是劣势。
灰色关联度分析法
灰色关联度分析法
灰色关联度分析法（Grey Relational Analysis，GRA）是一种多属性
决策分析的统计方法，是一个在变量未知情况下实现系统模型和控制
不确定性的有用工具。
灰色关联度分析法主要用于研究和分析影响多
维度多属性数据测量结果的各种因素之间的相关关系。
它对模糊数据
进行综合处理，可以把多维评价分解成基本的准则来实现。
灰色关联度分析法的原理是利用灰色关联度的基本定义来衡量某种系
统的相关程度，灰色关联度通过确定系统的相似度和差异度来计算相
关程度，以此作为最终判断结果。
首先，将所有系统样本的信息表示
成一维度序列，并计算各时间点的灰色关联度。
其次，将灰色关联度
转化成定量指标，以此确定每一种系统的相关程度。
最后，根据定量
指标的值，把每一种系统分成几个类，以便于进一步分析和研究。
灰色关联度分析法可以应用于多种领域，例如工程设计、产品设计、
资源调配等。
例如，当进行工程设计时，可以利用灰色关联度分析法，通过灰色关联度来考虑多种参数和因素，以便最大限度地满足工程项
目的要求。
总之，灰色关联度分析法是一种有效的多属性决策分析方法，在许多
领域得到了广泛的应用，对于多维度和多属性问题具有显著优势。
有
效地利用灰色关联度分析法，能够更好地实现系统模型和控制不确定性，有助于优化效率和提高决策水平。
灰色关联度分析
就可求得两级最大差Δ(max)和两级最小差Δ(min) 计算关联系数
计算第i 个被评价对象与最优参考序列间的关联 系数。
计算关联度
对各评价对象分别计算其p个指标与参考序列对应元素的关联系数的
均值，以反映各评价对象与参考序列的关联关系，称其为关联度，
记为 0i
1
P
(k)
P 0i k1
i1,2,..n.,
第六步 排关联序 由关联度数值可看出，r03＞r01＞r02。这表明，三种工资对工资总 额的关联程度的排列顺序为：承包工资、计时工资、档案工资。即该 公路施工企业的工资发展方向是以承包工资为主导，计时工资和档案 工资对工资总额的影响属于同一水平。
综合评价
基本思路是： 从样本中确定一个理想化的最优样本，以此为参考数列，通过计 算各样本序列与该参考序列的关联度，对被评价对象做出综合比 较和排序。
灰色关联度分析的运用
➢因 素 分 析 ➢综 合 评 价
因素分析
第一步 对数据做均值化处理
第二步 计算各比较数列同参考数列在同一时期的绝对差 再分别计算出其余4年的各绝对差
第三步 找出两极最大差与最小差
第四步 计算关联系数，取分辨系数
，则计算公式为：
第五步 计算关联度。
利用表4，分别求各个数列每个时期的关联系数的平均值即得关联度：
一般地，三种方法不宜混合、重叠作用，在进行系统因素分析时， 可根据实际情况选用其中一个。
若系统 因素 X i 与系统主行为 X
可以将其逆化或倒数化后进行计算。
0
呈负相关关系，我们
逆化
倒数化
关联系数的计算
设经过数据处理后的参考数列为：
比较数列为：
从几何角度看，关联程度实质上是参考数列与比较数列曲线形状的相似程度。凡 比较数列与参考数列的曲线形状接近，则两者间的关联度较大；反之，如果曲线 形状相差较大，则两者间的关联度较小。因此，可用曲线间的差值大小作为关联 度的衡量标准。 则：
灰色关联度分析
灰色关联度分析灰色关联度分析是一种常用的多指标决策方法，它可以用于相关性较强但不易被直接比较的指标之间的关联度分析。
该方法最早由中国工程师陶行知在20世纪50年代提出，并在实践中得到广泛应用。
灰色关联度分析的基本思想是将研究对象的各个指标进行数值标准化处理，以消除量纲和单位的差异。
然后，根据数据序列中的变化趋势，寻找出存在的关联规律。
通过计算不同指标之间的关联度，可以确定其相关性的强弱程度。
具体而言，灰色关联度分析的步骤如下：首先，将各个指标的原始数据进行正态化处理，将其限制在0-1之间。
然后，根据数据的发展趋势，构建关联数列，并计算相邻数据之间的差值。
接下来，通过计算累加生成序列的绝对值来确定各个指标的权重。
最后，根据权重值计算出不同指标之间的关联度。
灰色关联度分析的优点是能够充分考虑不同指标之间的相关程度，避免了单指标评价所带来的不足之处。
它对于数据规模较小、数据质量较差的情况下仍能有效分析，并且可以通过调整权重值来考虑不同指标的重要性。
此外，灰色关联度分析方法简单易行，不需要大量数据和复杂的运算，适用范围广泛。
然而，灰色关联度分析也存在一些限制和不足之处。
首先，该方法对于数据的处理比较敏感，一旦数据质量较差或者变化趋势不明显，分析结果可能受到较大影响。
其次，该方法不能直接评估指标的具体表现，只能提供关联度的大小，对于指标的具体意义和解释需要结合实际情况进行判断。
此外，灰色关联度分析所得到的关联度结果不能作为因果关系的证据，只能作为参考依据。
综上所述，灰色关联度分析是一种常用的多指标决策方法，通过对指标间关联度的计算，帮助决策者进行综合评价。
虽然该方法存在一些局限性，但在实际应用中却有着广泛的应用前景。
随着大数据时代的到来，灰色关联度分析方法也得到了进一步的发展和完善，为决策提供更准确、科学的依据。
经济统计学中的灰色关联度分析方法
经济统计学中的灰色关联度分析方法引言：经济统计学是一门研究经济现象的科学，通过收集、整理和分析经济数据，揭示经济规律和趋势，为经济决策提供科学依据。
在经济统计学中，灰色关联度分析方法是一种重要的分析工具，能够帮助我们揭示经济指标之间的内在联系和相互影响。
本文将介绍灰色关联度分析方法的基本原理和应用。
一、灰色关联度分析方法的基本原理灰色关联度分析方法是由我国学者陈纳德于1981年提出的，它是一种基于灰色系统理论的分析方法。
灰色系统理论是一种研究不确定性问题的数学理论，它将不确定性问题分为已知信息和未知信息两部分，通过建立灰色关联度模型，揭示已知信息对未知信息的影响程度。
灰色关联度分析方法的基本原理是通过建立关联度函数，衡量不同经济指标之间的关联程度。
关联度函数是一个表示相似程度的函数，数值越大表示两个经济指标之间的关联程度越高，反之则越低。
通过计算不同经济指标之间的关联度，我们可以找出对某一经济指标影响最大的指标，从而揭示经济指标之间的内在联系。
二、灰色关联度分析方法的应用灰色关联度分析方法在经济统计学中具有广泛的应用价值。
以下将介绍几个典型的应用场景。
1. 经济增长与产业结构调整的关联度分析经济增长和产业结构调整是经济发展的两个重要方面。
通过灰色关联度分析方法，我们可以计算经济增长与产业结构调整之间的关联度，从而揭示二者之间的内在联系。
例如，我们可以计算不同产业的增加值与GDP增长率之间的关联度，找出对经济增长影响最大的产业，为产业政策的制定提供科学依据。
2. 消费者支出与收入增长的关联度分析消费者支出和收入增长是经济发展中的重要指标。
通过灰色关联度分析方法，我们可以计算消费者支出与收入增长之间的关联度，从而揭示二者之间的内在联系。
例如，我们可以计算不同消费品类的销售额与居民收入增长率之间的关联度，找出消费者支出的主要驱动因素，为消费政策的制定提供科学依据。
3. 出口与汇率波动的关联度分析出口和汇率波动是国际贸易中的重要因素。
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灰色关联度分析第五章灰色关联度分析目录壹、何谓灰色关联度分析 --------------------------------------- 5-2 贰、灰色联度分析实例详说与练习 --------------------------- 5-8负责组员工教行政硕士班二年级周世杰591701017陶虹沅591701020林炎莹591701025第五章灰色关联度分析壹、何谓灰色关联度分析一.关联度分析灰色系统分析方法针对不同问题性质有几种不同做法，灰色关联度分析(Grey Relational Analysis)是其中的一种。
基本上灰色关联度分析是依据各因素数列曲线形状的接近程度做发展态势的分析。
灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统(或因素)之间的数值关系。
简言之，灰色关联度分析的意义是指在系统发展过程中，如果两个因素变化的态势是一致的，即同步变化程度较高，则可以认为两者关联较大;反之，则两者关联度较小。
因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态(Dynamic)的历程分析。
灰色关联度可分成「局部性灰色关联度」与「整体性灰色关联度」两类。
主要的差别在于「局部性灰色关联度」有一参考序列，而「整体性灰色关联度」是任一序列均可为参考序列。
二.直观分析2依据因素数列绘制曲线图，由曲线图直接观察因素列间的接近程度及数值关系，表一某老师给学生的评分表数据数据为例，绘制曲线图如图一所示，由曲线图大约可直接观察出该老师给分总成绩主要与考试成绩关联度较高。
表一某一老师给学生的评分表单位:分/ %姓名周阿舍刘阿华萧阿蔷评分项目总成绩(X) 100 95 60 0考试成绩(X) 90 80 50 1出席率(X) 100% 90% 80% 210090909085 總成績80808075考試成績70 出席率6060606050周阿舍劉阿華蕭阿薔圖一某老師給學生的評分表曲線圖由曲线图直观分析，是可大略分析因素数列关联度，可看出考试成绩与总成绩曲线形状较接近，故较具关联度，但若3能以量化分析予以左证，将使分析结果更具有说服力。
三.量化分析量化分析四步曲:1. 标准化(无量纲化):以参照数列(取最大数的数列)为基准点，将各数据标准化成介于0至1之间的数据最佳。
2. 应公式需要值，产生对应差数列表，内容包括:与参考数列值差(绝对值)、最大差、最小差、ζ(Zeta)为分辨系数，0,ζ,1，可设ζ = 0.5(采取数字最终务必使关联系数计算:ξi(k)小于1为原则，至于分辨系数之设定值对关联度并没影响，请参考p14例),,min，,max,(),k3. 关联系数ξ(ik)计算:应用公式 i,oi(k)，,,max计算比较数列X上各点k与参考数列X参照点的关i0联系数，最后求各系数的平均值即是X与X的关联i 0度r。
i4. 比较各关联度大小，值愈大，关联度越高。
4实例参考(一):根据某一老师给学生成绩的数据数据，依灰色关联度分析法，计算出考试成绩及出席率与学生成绩的关联度。
设分辨系数:ζ=0.5 表一某一老师成绩表单位:分/%姓名说明周阿舍刘阿华萧阿蔷评分项目以周阿舍为总成绩(X) 100 95 60 0基准点考试成绩(X) 90 80 50 1出席率(X) 100% 90% 80% 21、标准化姓名周阿舍刘阿华萧阿蔷评分项目总成绩(X) 1 0.95 0.60 0考试成绩(X) 1 0.89 0.50 1出席率(X) 1 0.90 0.80 22、对应差数列表姓名 maxmin 萧阿蔷周阿舍刘阿华 kk差值5差式，，，，|Xk,Xk| 0.06 0.10 0.10 0 0 01，，，，|Xk,Xk| 0 0.05 0.20 0 0.20 023、关联系数计算:ξi(k)ζ=0.5、最大差 0.20、最小差0(一)、求比较数列X对参考数列X之关联系数ξ(k) 101,,min，,max0，0.5，0.2,1(1),,,1,01,(1)，,max0，0.5，0.2,,min，,max0，0.5，0.2,1(2),,,0.625,01,(2)，,max0.06，0.5，0.2,,min，,max0，0.5，0.2,1(3),,,0.5,01,(3)，,max0.1，0.5，0.2 (二)、求比较数列X对参考数列X之关联系数ξ(k) 202,,min，,max0，0.5，0.2,2(1),,,1,02,(1)，,max0，0.5，0.2,,min，,max0，0.5，0.2,(2),,,0.6672,,(2)，,max0.05，0.5，0.2026N4、求关联度 :1即求比较数r,,,，，kii,1kN,,min，,max0，0.5，0.2,(3),,,0.3332,,(3)，,max0.2，0.5，0.202列所有数关联度的平均值(一)、比较数列X对参考数列X之关联度 10311，0.625，0.5，，r,,,k,,0.70811 k,133(二)、比较数列X对参考数列X之关联度 20311，0.667，0.333 ，，r,,,k,,0.66722k,133r , r21故该教授给的总成绩主要与考试成绩关联度较高。
量化分析公式内容说明: (一)、标准化(无量纲化)由于系统中各因素列中的数据，可能因计算单位的不同，不便于比较，或在比较时难以得到正确的结论。
因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行标准化(无量纲化)的数据处理。
(二)、关联系数:ξ(Xi)所谓关联程度，实质上是曲线间几何形状的差别程7度。
因此曲线间差值大小，可做为关联程度的衡量尺度。
对于一个参考数列X 有若干个比较数列X, X,…, X。
012n各比较数列与参考数列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联系数ξ(Xi)可由下列公式算出:,minmin|Xk,Xk|，maxmax|Xk,Xk|，，，，，，，，0i0iikik,，，k, i，，，，，，，，|Xk,Xk|，,maxmax|Xk,Xk|0i0iik其中ζ(Zeta)为分辨系数，0,ζ,1，，，，minmin|Xk,Xk| 为两层式取绝对差值中最小值0iik计算，第一层为先分别由各比较数列X曲线上的每一个i点与参考数列X曲线上的每一个点之绝对差值中取最小0值，再由这些最小值当中选取最小值。
简记为Δmin。
，，，，maxmax|Xk,Xk|为两层式取绝对差值中最大值0iik计算，第一层为先分别由各比较数列X曲线上的每一个i点与参考数列X曲线上的每一个点之绝对差值取最大0值，再由这些最大值当中选取最大值。
简记为Δmax。
，，，，|Xk,Xk|为各比较数列X曲线上的每一个点与i0i参考数列X曲线上的每一个点之绝对差值。
记为Δoi(k)。
0所以关联系数ξ(Xi)也可简化如下列公式:,min，,,max,(),k i,oi(k)，,,max(三)、关联度 :r i8因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联程度值，所以它的数不止一个，而讯息过于分散不便于进行整体性比较。
因此有必要将各个时刻(即曲线中的各点)的关联系数集中为一个值，也就是求其平均值，做为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度r公式如下: iN1，，r,,,kii ,1kN貳、灰色联度分析实例详说如表一某家庭收入来源数据数据为例:表一某家庭 1998 ~ 2000年收入单位:十万元年度1999 2000 1998收入总收入(X) 20 30 24 0薪资收入(X)8 10 9 1投资收入(X) 5 6 7 2绘制曲线图如图二所示:940總收入303024薪資收入2020投資收入101098765199819992000圖二某家庭 1998~ 2000年收入【关联度分析】一.标准化(无量纲化) 以1998年收入为基准，将表一进行标准化(无量纲化)处理后得表二:表二标准化后的数列表年度1998 1999 2000 收入总收入(X) 1 1.5 1.2 0薪资收入(X) 1 1.25 1.125 1投资收入(X) 1 1.2 1.4 2，，，，maxmax|Xk,Xk|二.求最大差值与最小差值0iik，，，，minmin|Xk,Xk| 0iik10为求得及值，必须先，，，，，，，，minmin|Xk,Xk|maxmax|Xk,Xk|0i0iikik 求出各比较数列与参考数列之「对应差数列表」如表三:表三对应差数列表年度maxmin 2000 1998 1999差值 kk差式，，，，|Xk,Xk| 0 0.25 0.075 0 0.25 01，，，，|Xk,Xk| 0 0.3 0.2 0 0.3 02由表三对应差数列表得知各比较数列对参考数列各点对应差值中之最小值:，，，，minmin|Xk,Xk|,0，即Δmin=0 0iik各比较数列对参考数列各点对应差值中之最大值:，，，，maxmax|Xk,Xk|,0.3，即Δmax=0.3 0iik三.关联系数计算:ξi(k)设分辨系数:ζ=0.5(一)、求比较数列X对参考数列X之关联系数ξ(k) 101,,min，,max0，0.5，0.3,11、 (1),,,1,01,(1)，,max0，0.5，0.3,,min，,max0，0.5，0.3,2、(2),,,0.375 1,,(2)，,max0.25，0.5，0.301,,min，,max0，0.5，0.3,(3),,,0.6673、 1,,(3)，,max0.075，0.5，0.301(二)、求比较数列X对参考数列X之关联系数ξ(k) 20211,,min，,max0，0.5，0.3,21、 (1),,,1,02,(1)，,max0，0.5，0.3,,min，,max0，0.5，0.3,2、 (2),,,0.3332,,(2)，,max0.3，0.5，0.302 ,,min，,max0，0.5，0.3,3、 (3),,,0.4292,,(3)，,max0.2，0.5，0.302 N1，，r,,,k四.求关联度 : ii,1kN(一)、比较数列X对参考数列X之关联度 10311，0.375，0.667，，r,,,k,,0.68 11k,133(二)、比较数列X对参考数列X之关联度 20311，0.333，0.429，，r,,,k,,0.587 22k,133五.结论由上列运算得知:r,0.68比较数列X对参考数列X之关联度 101r,0.587比较数列X对参考数列X之关联度 202rr, 21故该家庭总收入主要与薪资收入关联度较高。
六、练习:公路建设招标中取最接近标准者得标，请问何者得标,设分辨系数:ζ=0.5标准标,,A厂 , B厂 , C厂 , ,,,厂商及指标12造价(亿) 1.1 1.1 1.2 1.5建设期限(年) 1.3 1.8 1.5 1.3车流(百辆) 5 4 3 5 车速(公里/时) 110 80 110 100解题:一、标准化厂商及指标标准标, A厂 , B厂 , C厂 , ,,,,造价 1 1.00 1.09 1.36建设期限 1 1.38 1.15 1.0013车流 1 0.80 0 .60 1.00车速 1 0.73 1.00 0.91 二、对应差数列表maxmin，，，，，，，，，，，，|Xk,Xk||Xk,Xk||Xk,Xk|指标 kk010203 0.36 0.00 0.09 0.36 0.00 造价0.38 0.15 0.00 0.00 0.38 建设期限0.20 0.40 0.00 0.00 0.40 车流0.27 0.00 0.09 0.00 0.27 车速三、关联系数与关联度关联系数ξi(k) ξ( k) ξ( k) ξ(k) 1231.00 0.69 0.35 造价0.34 0.57 1.00 建设期限0.50 0.33 1.00 车流0.42 1.00 0.69 车速关联度 r i0.57 0.65 0.76 r , r , r 321答: C 厂得标, 为暸解分辨系数的设定对关联度是否造成影响,以下将分辨系数分别以0.2、0.4、0.6、0.8来计算，由以下的结果得知:分辨系数并不影响关联度的判别，但以分辨系数为 0.2 时关联度曲线倾斜角最大最具判断性。