灰色系統理論提出了一種新的分析方法—關聯度分析方法，即根據因素之間發展 態勢的相似或相異程度來衡量因素間關聯的程度，它揭示了事物動態關聯的特徵與程度。
灰色系統理論建模的主要任務是根據具體灰色系統的行為特徵資料，充分開發並 利用不多的資料中的顯資訊和隱資訊，尋找因素間或因素本身的數學關係。通常的辦法 是採用離散模型，建立乙個按時間作逐段分析的模型。
因素分析的基本方法過去主要採取回歸分析等辦法。但是，回歸分 析的辦法有很多欠缺，如要求大量資料、計算量大及可能出現反常情況等。為克服以上 弊病，本節採用關聯度分析的辦法來做系統分析。 作為乙個發展變化的系統，關聯分析實際上是動態過程發展態勢的量化比較分析。 所謂發展態勢比較，也就是系統各時期有關統計資料的幾何關係的比較。
參考：
資料data1:
實現：###r語言**
%初始化資料
% for j=1:14
% x(:,j)=x(:,j)/x(1,j);
% end
% data = x;
data = zscore(x);%標準化資料
n = size(data,1);%求矩陣的行數，即觀測時刻的個數
ck = data(:,1); %提出參考數列
bj = data(:,2:end);%提出比較數列
m2 = size(bj,2);%求比較數列的個數
for i = 1:m2
t(:,i)=bj(:,i)-ck;
endmm = min(min(abs(t)));%求最小差
mx = max(max(abs(t)));%求最大差
rho = 0.5;%分辨係數設定
ksi = (mm+rho*mx)./(abs(t')+rho*mx);%求關聯係數
r = sum(ksi')/n ;%求關聯度
灰色模型GM 1,1
灰色 是一種對含有不確定因素的系統進行 的方法。灰色 通過鑑別系統因素之間發展趨勢的相異程度，即進行關聯分析，並對原始資料進行生成處理來尋找系統變動的規律，生成有較強規律性的資料序列，然後建立相應的微分方程模型，從而 事物未來發展趨勢的狀況。其用等時距觀測到的反應 物件特徵的一系列數量值構造灰色 模...
灰色系統理論及其應用 四 灰色模型 GM
灰色系統理論及其應用系列博文 灰色系統理論及其應用 一 灰色系統概論 關聯分析 與傳統統計方法的比較 灰色系統理論及其應用 二 優勢分析 灰色系統理論及其應用 三 生成數 灰色系統理論及其應用 四 灰色模型 gm 灰色系統理論及其應用 五 灰色 灰色系統理論及其應用 六 sars 疫情對某些經濟指標...
gm21模型python python使用GM11
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