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
灰色关联分析应用实例设序列
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)
再将其始点零像化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
第三步：求相对关联度1
S0
01 1
S0
S1
1 1^ sj
0.9914
两个序列的相对关联度也是高度相关的。最后再求灰色综合关联度0i oi (1 )roi(取=0.5)
=0.9618
灰色综合关联度：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）