灰色关联分析——Excel实现

灰色关联分析概述

一般的抽象系统,如社会系统、经济系统、农业系统等都包含多种因素,多种因素共同决定了该系统的发展态势。而人们通常希望知道在众多的因素中,哪些因素是主要因素,哪些因素是次要因素,哪些因素对发展影响大,哪些因素对发展影响小等,这都是系统分析中人们普遍关心的问题。

数理统计中的回归分析、方差分析、主成分分析等都是用来进行系统分析的方法,但是存在局限性:

  1. 要求有大量数据
  2. 要求样本服从某个典型的概率分布,要求各因素数据与系统特征数据之间呈线性关系且各因素之间彼此无关

灰色关联分析就可以弥补这些缺点,而且不仅可以用于系统分析,还可以进行综合分析。

灰色关联分析的基本思想:

根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小。

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灰色关联度系数
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我一般是用python和excel的,如果有需要MATLAB代码,可到公众号【茶谈大数据】获取。

### 如何在Excel实现灰色关联分析 灰色关联分析是一种用于评估多个因素之间关系密切程度的方法。为了在Excel实现这一方法,可以按照以下步骤操作: #### 准备工作 确保已准备好待分析的数据集,并将其输入到Excel表格中。通常情况下,数据会按列排列,其中每一列表示不同的变量。 #### 计算绝对差序列 对于给定的时间序列$x_i(t)$和参考时间序列$y(t)$, 需要计算两者之间的绝对差异$\Delta_{i}(t)=|x_i(t)-y(t)|$. 这一步骤可以通过简单的减法运算完成,在Excel中使用公式`=ABS(A2-B2)`来获取两个单元格数值之差的绝对值[^3]. #### 寻找最大最小差距 接着找出所有绝对差中的最大值$max(\Delta)$与最小值$min(\Delta)$. 可以利用MAX() 和 MIN() 函数分别求得整个范围内的极值。例如,如果绝对差位于C列,则可以在D1单元格内键入`MIN(C:C)`得到最小值;同理,在E1处写入`MAX(C:C)`获得最大值. #### 序列比较系数计算 根据定义,灰关联度由下述表达式给出: \[ \gamma=\frac{\Delta _{min}+\rho\cdot\Delta _{max}}{|x_i(k)-y_0(k)|+\rho\cdot\Delta _{max}} \] 这里引入分辨系数ρ(一般取0.5),其作用在于调整对比尺度。上述公式的具体实施可通过构建辅助列来进行,假设F列为分母部分$(|x_i(k)-y_0(k)|+\rho*\Delta _{max})$, G列为分子项$(\Delta _{min}+\rho*\Delta _{max})$: ```excel =($D$1+$G$1)/(ABS(A2-$B$2)+$G$1*0.5) ``` 注意这里的 `$D$1`, `$G$1` 是指之前提到的最大最小差距所在位置,而 `A2`, `$B$2` 则对应于当前行的实际观测值及其参照标准。 #### 结果汇总 最后将各时刻点上的γ值相加平均即为最终的结果——该因子与其他对象间的综合相似性指标。这同样能够借助SUM()/COUNT()组合轻松达成。 通过以上流程便可在Excel环境中成功执行一次完整的灰色关联分析过程.
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