Matlab学习系列32. 秩和比综合评价法知识分享

MATLAB复习知识点MATLAB，即Matrix Laboratory的缩写，是一种高级的计算和开发语言。

它是由MathWorks公司开发的一种专为数值计算和科学计算设计的工具。

在工程和科学领域中，MATLAB广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算等方面。

在复习MATLAB的知识点时，我们可以从以下几个方面展开讨论：1.MATLAB的基础知识：-MATLAB的基本语法：包括变量的定义、赋值和操作符的使用等。

-MATLAB的数据类型：包括数值型、字符型和逻辑型数据等。

-MATLAB的常用函数：包括数学函数、统计函数和字符串处理函数等。

-MATLAB的控制流语句：包括条件语句、循环语句和函数的使用等。

2.MATLAB的矩阵和向量操作：-矩阵和向量的定义和使用：包括矩阵和向量的表示、创建和访问等。

-矩阵和向量的运算：包括矩阵和向量的加法、减法、乘法和除法等。

-矩阵和向量的转置和逆矩阵：包括矩阵和向量的转置和逆矩阵的计算等。

-矩阵和向量的索引和切片：包括对矩阵和向量的元素进行索引或切片操作等。

3.MATLAB的图形操作：-绘图函数的使用：包括绘制二维和三维图形的函数等。

-图形属性设置：包括修改图形的颜色、线型和坐标轴等属性设置等。

-图形的保存和导出：包括将图形保存为图片或其他格式的文件等。

4.MATLAB的数据处理和分析：-数据导入和导出：包括从文件导入数据和将数据保存到文件等操作。

-数据处理和变换：包括数据排序、筛选、去重和去空值等操作。

-数据统计和分析：包括计算数据的均值、标准差、相关系数和回归等统计分析操作。

5.MATLAB的函数和脚本文件编写：-函数的定义和调用：包括编写自定义函数和调用已有函数等操作。

-脚本文件的编写和调试：包括编写和执行MATLAB脚本文件等操作。

-变量的作用域和数据传递：包括全局变量和局部变量的作用域和数据传递等。

以上只是MATLAB复习的一些基本知识点，实际上，MATLAB还有很多高级功能和工具，如符号计算、图像处理、信号处理和控制系统等。

综合评价方法之秩和比法综合评价方法之秩和比法(1)秩和比法（rank sum ratio ，RSR ）：该方法是由我国田凤调教授提出的一种统计分析方法。

它是将一组观察样本依据某些特征加以排序，通过秩变换，获得无量纲秩和比，再次基础上运用参数分析方法，研究RSR的分布，再通过适当的分档归类，解决统计评价问题。

(2)秩和比：是秩和比法中的统计量，是多项指标的一个综合指数，具有0-1的特征，也可转变为0-100的记分。

(3)评价步骤：将用以反映星级宾馆四类经营项目（住宿、游泳、沐浴、美容美发）卫生状况的量化评分作为其统计指标，均为高优指标。

A. 编秩（R ）和计算统计量RSR将统计指标按数值从小到大编秩，根据编秩结果建立各指标的秩次数据矩阵。

111212122212m m n n nm R R R R R R X R R R ?? ? ?= ? ???式中，Rij ：表示第i 个指标在j 行的秩次；i=1,2，…,m;j=1,2,…,n;m ：指标数即m=4;n:评价的星级宾馆数。

依据下式计算RSR ：1mij i R RSR mn ==∑其中,0＜RSR ≤1。

B. 确定RSR 的分布，计算线性回归方程?RSR =a+By 编制RSR 频数分布表，计算秩次R 和平均秩次R 以及（R/n ）*100%，然后查得对应的概率单位Y ，以Y 和RSR 值进行相关和回归分析，得到相关系数r 和直线回归方程。

C. 分档归类根据卫生状况RSR 值，将星级宾馆进行合理分档或最优分档，如分成“好、较好、一般、差”四档。

D. 进一步分析RSR 值反映被评价对象之间的相对优劣程度，RSR 值越接近，其离散程度越小，表明被评价对象的水平越接近。

对RSR 值进行统计分析得到均值x 和x S ，继而得到95%CI 为x ±0.005,n t *x S ，故上控制值x UCL 为x +0.005,n t *x S ，下控制值x LCL 为x -0.005,n t *x S ，进而通过各单位RSR 与上、下控制值的比较进行进一步分析。

大学matlab知识点总结在大学学习阶段，掌握MATLAB是非常重要的。

它可以帮助学生更好地理解课程知识，加深对数学、物理、工程等学科的理解，并且在毕业设计和科研项目中也非常有用。

本文将从MATLAB的基础知识、常用功能、高级技巧以及实际应用等方面进行总结，帮助大家更好地掌握这一强大的工具。

一、MATLAB基础知识1. MATLAB的基本操作MATLAB的基本操作包括变量的定义、函数的调用、矩阵的运算、图形的绘制等。

在MATLAB中，变量的定义和赋值非常简单，只需要使用等号就可以完成。

例如，定义一个变量a并赋值为1，只需要输入a=1即可。

函数的调用也非常方便，只需要输入函数名加上参数即可完成调用。

矩阵的运算也非常简单，可以使用+、-、*等运算符进行加减乘除等运算。

图形的绘制可以使用plot、scatter等函数进行绘制，也可以使用plot3函数进行三维图形的绘制。

2. MATLAB的数据类型MATLAB中的数据类型包括数值型、字符型和逻辑型等。

数值型包括整型和浮点型，可以表示整数和小数。

字符型可以表示字符串，可以用单引号或双引号括起来表示。

逻辑型包括true和false，可以表示逻辑真和逻辑假。

在MATLAB中，还可以使用矩阵、向量和数组等数据结构来表示数据。

3. MATLAB的控制流程MATLAB中的控制流程包括顺序结构、分支结构和循环结构。

顺序结构表示程序按照顺序执行，分支结构包括if语句和switch语句，可以根据条件选择不同的分支进行执行，循环结构包括for循环和while循环，可以重复执行一段代码。

二、MATLAB常用功能1. 数据可视化MATLAB提供了丰富的数据可视化函数，可以帮助用户将数据以图形的方式展现出来，包括直方图、散点图、曲线图、饼图等。

使用这些函数可以更直观地展示数据的分布、趋势和关系，并且可以进行自定义设置，使得图形更加美观。

2. 矩阵运算MATLAB是一种基于矩阵运算的语言，因此矩阵运算是其最重要的功能之一。

matlab知识点总结ppt一、MATLAB基础知识1. MATLAB的基本操作MATLAB是一种用于科学计算和工程应用的高级编程语言和交互式环境。

它的基本操作包括变量的定义、矩阵和数组的操作、函数的使用以及输出结果等。

2. MATLAB的变量和数据类型MATLAB的变量可以是数组、矩阵或者标量。

它的数据类型包括数值型、字符型、逻辑型等，可以方便地进行数据处理和计算。

3. MATLAB中的矩阵和数组在MATLAB中，矩阵和数组是非常重要的数据结构，它们可以用来存储和处理数据。

MATLAB提供了丰富的矩阵和数组操作函数，包括矩阵乘法、转置、逆矩阵等。

4. MATLAB中的流程控制MATLAB中的流程控制包括条件语句、循环语句以及函数的定义和调用等，可以实现复杂的程序逻辑和算法。

5. MATLAB的图形绘制MATLAB提供了丰富的绘图函数，可以用来绘制二维和三维图形，包括线条、曲线、散点图等，对数据的可视化分析非常有用。

6. MATLAB的文件操作在MATLAB中，可以对文件进行读写操作，包括文本文件、数据文件和图像文件等，非常方便地进行数据导入和导出。

二、MATLAB高级应用1. MATLAB的符号计算MATLAB提供了符号计算工具箱，可以进行代数运算、微积分和方程求解等，对于数学建模和分析非常有用。

2. MATLAB的数学建模MATLAB可以用来进行数学建模和仿真，包括信号处理、控制系统、图像处理等领域，可以方便地进行模型建立和分析。

3. MATLAB的数据分析MATLAB提供了丰富的数据分析工具箱，包括统计分析、机器学习和深度学习等，可以帮助用户进行数据挖掘和分析。

4. MATLAB的工程应用MATLAB可以用来解决各种工程问题，包括机械设计、电路设计、通信系统等，提供了丰富的工程计算工具和模拟仿真工具。

5. MATLAB的应用开发MATLAB可以用来进行应用开发，包括图形界面设计、算法实现和软件集成等，可以定制化地开发各种应用程序。

秩和⽐综合评价法秩和⽐综合评价法步骤1. Def 样本秩：对于⼀个样本数据数列{b n}，其从⼩到⼤的顺序排列为{a n},那么b i对应的a j的下标j就是b i在样本中的秩，记为R i，也称为第i个统计量。

其实通俗的讲，样本中⼀个数据的秩实际上就是它在该样本中所有数据中出于第⼏⼤，⽐如最⼤的样本的秩就为1，第⼆⼤的就为2，以此类推。

2. 秩和⽐评价法的步骤a. 编秩即将n个评价对象的m个评价指标排列为原始数据表，并编出相应的秩。

效益型指标按从⼩到⼤编写，成本型指标按从到⼩编写，在同⼀指标中有数据相同的的话编为同样的秩。

得到的秩矩阵为R=(R ij)n∗m.b. 计算秩和⽐（RSR）。

根据公式：RSR i=1mnm∑j=1R ij,i=1,2,..,n这实际上是当所有评价指标的权重⼀样时的计算式⼦（所以是求和之后除以评价指标个数m）那么当权重不同时，权重向量w=(w1,w2,...,w m),∑m i=1w i=1WRSR i=1nm∑j=1w j R ij,i=1,2,...,n对该式⼦的解释是：第j个评价对象的总m个指标的秩的加权和，除以评价对象的个数nc. 计算概率单位按从⼩到⼤的顺序编写WRSR频率分布表，计算出各组的频数f i,计算出各组累积频数cf i,计算累积频率p i=cf i/n,然后将p i转化为概率单位Probit,其就为p i的标准正态分布的分位点加上5注意，这个组的频数就是每⼀个WRSR对应的数据出现的次数d. 计算直线回归⽅程以Probit为⾃变量，以WRSR为因变量，计算回归曲线⽅程，即得到WRSR=a+b∗Probite. 分档排序按照得到的回归⽅程计算对应的WRSR的估计值对评价对象进⾏排序Processing math: 100%。

Matlab机器学习模型评估方法机器学习在近年来的迅速发展中，已经成为了许多领域的关键技术。

无论是在医疗领域的疾病诊断、金融领域的风险评估，还是在行业中的智能化决策支持等方面，机器学习模型的应用愈发重要。

然而，构建一个可靠而有效的机器学习模型并不容易，需要综合考虑许多因素。

其中一个关键步骤是模型评估，通过评估模型的性能和能力，可以确定其在实际应用中的可靠性。

本文将介绍一些常用的Matlab机器学习模型评估方法。

1、交叉验证交叉验证是一种常用的模型评估方法。

其原理是将数据集划分为训练集和测试集，并多次重复这一过程。

在每一次划分中，将训练集用于模型训练，然后用测试集测试模型的性能。

最后将多次得到的性能指标进行平均，得到模型的最终评估结果。

Matlab提供了丰富的交叉验证函数，例如cvpartition函数可以生成一组用于交叉验证的数据集划分对象。

而crossval函数可以基于这些划分对象对模型进行交叉验证。

通过调整交叉验证的划分方式和重复次数，可以获得更准确的模型评估结果。

2、ROC曲线和AUC值对于分类问题，除了常用的准确率和错误率等指标外，还可以使用ROC曲线和AUC值来评估模型的性能。

ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种通过绘制真正率（True Positive Rate）和假正率（False Positive Rate）之间的折线图来评估二元分类模型性能的方法。

而AUC（Area Under Curve）值则是ROC曲线下的面积，用于度量模型的区分能力。

在Matlab中，可以使用perfcurve函数绘制ROC曲线，并使用auc函数计算AUC值。

通过观察ROC曲线的形状和AUC值的大小，可以得出模型的分类性能优劣。

3、混淆矩阵和F1值混淆矩阵是一种用于可视化分类模型性能的矩阵。

它将实际类别与预测类别进行对比，可以清晰地显示出模型的分类情况。

混淆矩阵通常包含真正例（True Positive，TP）、真反例（True Negative，TN）、假正例（False Positive，FP）和假反例（False Negative，FN）等四个元素。

matlab重要知识点总结一、基本语法MATLAB的基本语法类似于传统的编程语言，包括变量、数据类型、运算符、控制流等。

在MATLAB中，变量赋值使用等号（=）操作符，例如：a = 5; % 将5赋值给变量aMATLAB中常见的数据类型包括数值、字符、逻辑值等。

数值可以是整数或浮点数，字符可以是单引号或双引号括起来的字符串。

运算符包括算术运算符（+、-、*、/等）、关系运算符（>、<、==等）、逻辑运算符（&&、||、~等）等。

控制流包括条件语句（if-else）、循环语句（for、while）、函数调用和返回值等。

二、数组操作在MATLAB中，数组是一种基本的数据结构，可以用来表示向量、矩阵和多维数组。

数组的索引从1开始，和传统的编程语言不同，这点需要注意。

可以使用括号（[]）来创建数组，例如：v = [1, 2, 3, 4]; % 创建一个一维数组M = [1, 2; 3, 4]; % 创建一个二维矩阵也可以使用函数来创建特定类型的数组，例如linspace()函数创建等间距的一维数组，rand()函数创建随机的矩阵等。

数组的操作包括索引、切片、拼接、转置等。

索引和切片可以用来提取数组的部分元素，拼接可以用来合并数组，转置可以用来改变数组的维度。

三、矩阵运算MATLAB中的矩阵运算是其强大功能之一。

可以使用*操作符进行矩阵乘法，使用.\和./进行逐元素的除法，使用'操作符进行转置等。

矩阵还可以进行逐元素的加法、减法、乘法、除法等运算。

除了基本的矩阵运算，MATLAB还提供了许多用于矩阵操作的函数，例如inv()函数求逆矩阵，det()函数求行列式，eig()函数求特征值等。

四、函数和脚本在MATLAB中，可以使用function关键字来定义函数，例如：function y = myfunc(x)y = x^2 + 1;end也可以使用脚本文件（.m文件）来存储一系列的命令，例如：% 脚本文件example.mx = linspace(0, 2*pi, 100);y = sin(x);plot(x, y);函数可以接受任意数量的输入参数和输出参数，也可以使用全局变量和局部变量来进行计算。

matlab知识点总结
Matlab是一种广泛使用的科学计算软件，用于数据分析、统计建模、信号处理、图像处理、控制系统设计等领域。

在使用Matlab 时，需要掌握一些基本的知识点，下面是Matlab知识点总结：
1. 数据类型：Matlab中的数据类型包括数值、字符、逻辑、时间、结构等。

数值类型包括整型、浮点型、复数型等。

2. 变量和常量：Matlab中的变量和常量的命名规则与其他编程语言相似，但Matlab中的变量和常量在赋值时不需要指定数据类型。

3. 矩阵和数组：Matlab中的矩阵和数组是使用频率最高的数据类型，可以进行一系列的矩阵运算，如加法、乘法、求逆等。

4. 函数和脚本：Matlab中的函数和脚本是重要的程序设计元素，函数是一个独立的程序单元，脚本则是一系列的Matlab语句。

5. 控制结构：Matlab中的控制结构包括条件语句、循环语句、开关语句等，这些语句可以控制程序的执行流程。

6. 图形绘制：Matlab中的图形绘制功能非常强大，可以绘制二维和三维图形，如曲线图、散点图、柱状图、等高线图等。

7. 文件操作：Matlab中的文件操作包括读取和写入文件，导入和导出数据等。

以上是Matlab的一些基本知识点，掌握这些知识点对于学习和使用Matlab都是非常重要的。

同时，Matlab还有很多高级功能和工具箱，可以根据自己的需求选择学习。

MATLAB重要基础知识点MATLAB（Matrix Laboratory）是一种非常流行的科学计算软件和编程语言，被广泛应用于各个领域的科学研究和工程设计中。

在使用MATLAB进行科学计算和编程时，有一些重要的基础知识点需要掌握。

下面是MATLAB的一些重要基础知识点：1. 变量和数据类型：MATLAB中的变量可以存储不同类型的数据，包括数字、字符、字符串、矩阵等。

了解不同的数据类型及其用法对于有效地使用MATLAB非常重要。

2. 矩阵和数组操作：MATLAB最基本的数据结构是矩阵和数组。

掌握如何创建、操作和使用矩阵和数组是使用MATLAB进行科学计算的基础。

3. 函数和脚本文件：MATLAB允许用户定义自己的函数和脚本文件。

函数是封装了一系列操作的可重复使用的模块，而脚本文件是一系列按顺序执行的命令。

理解如何创建和调用函数，以及编写和运行脚本文件是MATLAB编程的基础。

4. 控制流程：MATLAB提供了各种控制流程语句，包括条件语句（if-else语句）、循环语句（for循环、while循环）等。

这些控制流程语句可以帮助我们根据不同的条件执行不同的操作，或者多次重复执行某个操作。

5. 图形可视化：MATLAB具有强大的图形可视化功能，可以绘制各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图等。

图形可视化对于展示数据、分析结果和呈现发现是非常重要的。

除了上述基础知识点外，MATLAB还有许多其他重要的功能和特性，例如符号计算、图像处理、信号处理等。

掌握这些基础知识点可以为进一步学习和应用MATLAB打下坚实的基础，并更好地利用MATLAB进行科学计算和编程。

秩和比法秩和比法是一种用于解决多元线性回归问题的统计方法。

在多元线性回归中，我们试图通过一个或多个自变量来预测一个或多个因变量。

在秩和比法中，我们使用样本数据的秩和比（Rank Sum Ratio）来进行回归分析。

1. 简介秩和比法是由Frank E. Wilcoxon在1945年提出的。

它是一种非参数统计方法，不依赖于数据的具体分布情况。

这种方法在数据不满足正态分布假设，或者存在离群值的情况下，依然能够有效地进行回归分析。

2. 算法步骤秩和比法的算法步骤如下：1.对于每个自变量，按照因变量的大小对样本数据进行排序，并计算每个样本数据的秩次（即位置）。

2.对于每个自变量，将对应的因变量的秩次相加，得到自变量的秩和。

13.计算每个自变量的秩和比，即将自变量的秩和除以样本数据的总秩和。

4.判断秩和比的显著性，进而评估自变量对因变量的影响。

3. 优点和适用情况秩和比法有以下优点：•非参数性：不依赖于数据的具体分布情况，适用于各种类型的数据。

•鲁棒性：对离群值不敏感，能够有效处理数据中存在的异常值。

•不需要满足正态分布假设：相比于传统的线性回归方法，秩和比法对数据分布的假设更加宽松。

秩和比法适用于以下情况：•数据不满足正态分布假设。

•存在离群值的情况。

•样本数据量较小。

24. 程序示例下面是使用Python编写的秩和比法的示例代码：```python import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import rankdatadef rank_sum_ratio(x, y): x_ranks = rankdata(x) y_ranks = rankdata(y) x_sum = np.sum(x_ranks) y_sum = np.sum(y_ranks) ratio = x_sum / (x_sum + y_sum) return ratio导入数据data = pd.read_csv(’data.csv’) x = data[‘X’] y = data[‘Y’]计算秩和比ratio = rank_sum_ratio(x, y)print(3。