diff --git a/ТЕМА2/report.md b/ТЕМА2/report.md new file mode 100644 index 0000000..d7fcf18 --- /dev/null +++ b/ТЕМА2/report.md @@ -0,0 +1,790 @@ +\# Отчет по теме 2 + + + +Бакайкин Константин, А-03-24 + + + +\## 1 Настройка текущего каталога: + + + +Нажал на окно рядом с \*Текущая папка:\* и установил путь к папке ТЕМА2: + + + +!\[Скриншот выбора текущей папки](assets/figure0.png) + + + +\## 2 Изучение и работа с файлом dan\_vuz.txt + + + +* Изучили файл и проанализировали его + + + +* Прочитали данные из файла: + + + +```matlab + +>> XX=load('dan\_vuz.txt') + + + +XX = + + + + Columns 1 through 9: + + + +  1.9700e+02 1.3717e+06 8.0000e+00 4.0000e+00 2.0000e+00 5.3000e+01 7.0000e+00 7.6000e+01 1.3000e+01 + +  1.9800e+02 7.3820e+05 4.0000e+00 5.0000e+00 6.0000e+00 7.1000e+01 5.0000e+00 3.6000e+01 1.3000e+01 + +  1.9900e+02 2.4167e+05 1.0000e+00 0 1.0000e+00 5.0000e+00 5.0000e+00 2.0000e+00 0 + +  2.0000e+02 6.1990e+05 3.0000e+00 1.0000e+00 1.0000e+00 2.8000e+01 0 2.4000e+01 0 + +  2.0100e+02 1.7553e+06 7.0000e+00 1.0000e+01 6.0000e+00 5.4000e+01 7.0000e+00 4.6000e+01 2.0000e+00 + +  2.0200e+02 5.7215e+05 0 2.0000e+00 2.0000e+00 2.2000e+01 7.0000e+00 1.7000e+01 0 + +  2.0300e+02 1.4322e+06 0 6.0000e+00 1.1000e+01 3.0000e+01 8.0000e+00 8.8000e+01 0 + +  2.0400e+02 1.3277e+06 5.0000e+00 2.0000e+00 0 7.8000e+01 3.0000e+00 4.0000e+01 6.0000e+00 + +  2.0500e+02 4.9080e+05 7.0000e+00 0 0 2.0000e+01 0 3.0000e+01 1.2000e+01 + +  ... + + + +Columns 10 through 15: + + + +  0 1.0000e+00 5.0000e+00 5.0000e+00 8.7000e+01 9.6000e+01 + +  0 4.0000e+00 0 0 4.0000e+01 3.3000e+01 + +  0 2.0000e+00 0 0 1.1000e+01 6.0000e+00 + +  0 0 3.0000e+00 0 1.6000e+01 1.4000e+01 + +  0 3.0000e+00 2.0000e+00 0 1.6800e+02 4.1000e+01 + +  0 0 2.0000e+00 1.0000e+00 1.8000e+01 1.0000e+01 + + + +  ... + + + +``` + + + +* Проверили размерность матрицы XX: + + + +```matlab +>> size(XX) + +ans = + + + +  290 15 + + +``` + + + +Так как строк 290, то данные представлены о 290 вузах + + + +* Выделили отдельную матрицу под данные о результативности: + + + +```matlab +>> X=XX(:,3:13) + +X = + + + +  8 4 2 53 7 76 13 0 1 5 5 + +  4 5 6 71 5 36 13 0 4 0 0 + +  1 0 1 5 5 2 0 0 2 0 0 + +  3 1 1 28 0 24 0 0 0 3 0 + +  7 10 6 54 7 46 2 0 3 2 0 + +  0 2 2 22 7 17 0 0 0 2 1 + +  0 6 11 30 8 88 0 0 11 14 2 + +  5 2 0 78 3 40 6 0 10 9 0 + +  7 0 0 20 0 30 12 0 6 1 15 + +  1 1 1 12 3 13 3 0 1 2 0 + +  8 4 3 33 1 37 8 0 3 6 3 + +  9 5 6 24 8 36 5 0 1 4 14 + +  5 5 4 57 7 56 25 0 0 12 1 + +  1 4 0 7 0 1 3 0 0 0 0 + +  2 8 0 83 6 70 4 0 6 5 0 + +  1 0 0 0 0 6 0 0 0 2 0 + +  2 28 8 326 76 213 21 0 1 22 1 + +  1 1 1 42 2 0 1 0 0 1 5 + +  1 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 + +  3 2 2 76 8 92 21 0 0 12 5 + +  0 1 0 7 1 7 2 0 3 1 0 + +  7 2 1 70 0 23 27 0 5 9 7 + +  3 0 0 11 0 3 0 0 0 0 0 + +  10 9 4 23 0 35 0 0 0 12 3 + +  22 3 7 46 0 7 11 0 0 2 0 + +  ... + +``` + + + +* Составили матрицу корреляций между показателями результативности + + + +```matlab + +>> R=corr(X) + +R = + + + + Columns 1 through 9: + + + +  1.0000e+00 4.4320e-01 4.5229e-01 4.4779e-01 3.8123e-01 4.6516e-01 3.1487e-01 6.5579e-02 2.9153e-01 + +  4.4320e-01 1.0000e+00 8.5319e-01 8.5331e-01 8.6240e-01 8.5436e-01 5.5145e-01 2.5082e-02 4.2348e-01 + +  4.5229e-01 8.5319e-01 1.0000e+00 8.4660e-01 8.8651e-01 9.0335e-01 5.5091e-01 3.8840e-03 4.4396e-01 + +  4.4779e-01 8.5331e-01 8.4660e-01 1.0000e+00 8.7038e-01 9.3849e-01 7.0924e-01 4.9500e-02 4.5873e-01 + +  3.8123e-01 8.6240e-01 8.8651e-01 8.7038e-01 1.0000e+00 9.3605e-01 5.7668e-01 3.7562e-02 3.8322e-01 + +  4.6516e-01 8.5436e-01 9.0335e-01 9.3849e-01 9.3605e-01 1.0000e+00 6.3033e-01 4.7121e-02 4.7592e-01 + +  3.1487e-01 5.5145e-01 5.5091e-01 7.0924e-01 5.7668e-01 6.3033e-01 1.0000e+00 7.9448e-02 4.1878e-01 + +  6.5579e-02 2.5082e-02 3.8840e-03 4.9500e-02 3.7562e-02 4.7121e-02 7.9448e-02 1.0000e+00 4.7985e-02 + +  2.9153e-01 4.2348e-01 4.4396e-01 4.5873e-01 3.8322e-01 4.7592e-01 4.1878e-01 4.7985e-02 1.0000e+00 + +  4.8811e-01 8.2170e-01 7.8358e-01 8.5183e-01 7.7266e-01 8.3810e-01 6.2936e-01 5.6462e-02 6.2616e-01 + +  3.9815e-01 2.6183e-01 2.6408e-01 3.4420e-01 1.8751e-01 3.3118e-01 2.8287e-01 1.3662e-01 4.5537e-01 + + + + Columns 10 and 11: + + + +  4.8811e-01 3.9815e-01 + +  8.2170e-01 2.6183e-01 + +  7.8358e-01 2.6408e-01 + +  8.5183e-01 3.4420e-01 + +  7.7266e-01 1.8751e-01 + +  8.3810e-01 3.3118e-01 + +  6.2936e-01 2.8287e-01 + +  5.6462e-02 1.3662e-01 + +  6.2616e-01 4.5537e-01 + +  1.0000e+00 3.8799e-01 + +  3.8799e-01 1.0000e+00 + + + +``` + + + +Используем метод главных компонентов: + + + +* получаем собственные значения и собственные векторы от квадратичной фор-мы + + + +```matlab + +>> \[vect,lambda]=eig(X'\*X) + +vect = + + + + Columns 1 through 9: + + + +  1.3928e-03 3.7187e-02 -6.5276e-02 1.1402e-01 -5.7482e-02 -4.3369e-01 -8.6174e-01 1.8078e-02 -2.0942e-01 + +  -8.0998e-04 6.0909e-01 3.8181e-01 -5.6588e-01 -2.6231e-01 2.2396e-01 -1.8894e-01 -2.6535e-02 7.3599e-02 + +  -7.5396e-03 -4.5900e-01 -5.2153e-01 -6.7233e-01 -1.9752e-01 9.4377e-02 -1.1098e-01 -3.7697e-03 2.9602e-02 + +  -1.5197e-04 -2.3868e-03 -3.9384e-02 2.0471e-02 2.9085e-02 -4.2879e-02 3.9810e-02 -2.5705e-01 1.7315e-01 + +  1.0985e-03 -2.1296e-02 -1.7772e-02 1.0189e-01 1.5147e-01 2.9246e-02 -2.2268e-01 9.3732e-02 8.4203e-01 + +  4.6341e-05 2.4446e-02 3.4514e-02 6.8266e-03 -2.8773e-02 -3.6347e-02 1.2360e-01 5.5571e-02 -4.0806e-01 + +  1.1860e-03 4.2558e-03 2.3496e-02 -4.8185e-02 -1.5673e-02 -5.8142e-02 5.8108e-02 9.5701e-01 5.2365e-03 + +  -9.9994e-01 5.6340e-04 6.5198e-03 4.0470e-03 7.5475e-03 1.2608e-03 -2.3724e-03 1.4645e-03 -1.0271e-03 + +  -1.6282e-03 4.6826e-01 -6.5978e-01 2.6872e-01 2.8869e-02 4.9535e-01 -1.2025e-01 5.8771e-02 -9.1452e-02 + +  1.7002e-03 -4.2581e-01 3.3001e-01 2.8074e-01 -3.9004e-01 6.2610e-01 -2.7487e-01 3.6416e-02 -5.9676e-02 + +  7.7010e-03 -1.2368e-01 1.7350e-01 -2.2481e-01 8.4320e-01 3.2876e-01 -2.2260e-01 1.8627e-02 -1.7997e-01 + + + + Columns 10 and 11: + + + +  4.4068e-02 3.5306e-02 + +  6.2111e-03 4.6772e-02 + +  -4.1502e-02 4.8953e-02 + +  7.2027e-01 6.1556e-01 + +  -3.7246e-01 2.4277e-01 + +  -5.1787e-01 7.3685e-01 + +  2.5496e-01 9.5893e-02 + +  5.5851e-04 1.6945e-04 + +  2.0459e-02 1.7911e-02 + +  5.3342e-02 5.9523e-02 + +  4.8313e-02 1.7425e-02 + + + +lambda = + + + +Diagonal Matrix + + + + Columns 1 through 9: + + + +  2.2947e+01 0 0 0 0 0 0 0 0 + +  0 1.9317e+03 0 0 0 0 0 0 0 + +  0 0 2.5940e+03 0 0 0 0 0 0 + +  0 0 0 3.4573e+03 0 0 0 0 0 + +  0 0 0 0 5.6252e+03 0 0 0 0 + +  0 0 0 0 0 8.6721e+03 0 0 0 + +  0 0 0 0 0 0 1.8915e+04 0 0 + +  0 0 0 0 0 0 0 4.7523e+04 0 + +  0 0 0 0 0 0 0 0 5.7484e+04 + +  0 0 0 0 0 0 0 0 0 + +  0 0 0 0 0 0 0 0 0 + + + + Columns 10 and 11: + + + +  0 0 + +  0 0 + +  0 0 + +  0 0 + +  0 0 + +  0 0 + +  0 0 + +  0 0 + +  0 0 + +  2.2565e+05 0 + +  0 7.4946e+06 + + +``` + + +* Выделяем данные из гл. диагонали матрицы lambda в отдельный вектор и представляем их на экране с заголовком + +```matlab + +>> Sobst=diag(lambda); + +>> fprintf('Eigenvalues:\\n %f \\n',Sobst) + +Eigenvalues: + + 22.946585 + +Eigenvalues: + + 1931.665464 + +Eigenvalues: + + 2593.979592 + +Eigenvalues: + + 3457.339562 + +Eigenvalues: + + 5625.151474 + +Eigenvalues: + + 8672.065947 + +Eigenvalues: + + 18914.627989 + +Eigenvalues: + + 47522.678185 + +Eigenvalues: + + 57483.681267 + +Eigenvalues: + + 225653.068540 + +Eigenvalues: + + 7494628.795394 + +>> fprintf('\\n') + + + +``` + + + +* Выделяем наиб. собственное знач. и соответствующий ему собственный вектор + + + +```matlab + +SobMax=Sobst(end) + +SobMax = 7.4946e+06 + +>> GlComp=vect(:,end) + +GlComp = + + + +  3.5306e-02 + +  4.6772e-02 + +  4.8953e-02 + +  6.1556e-01 + +  2.4277e-01 + +  7.3685e-01 + +  9.5893e-02 + +  1.6945e-04 + +  1.7911e-02 + +  5.9523e-02 + +  1.7425e-02 + + + +``` + + + +* ю + +```matlab + +>> Delt=100\*SobMax/sum(Sobst) + +Delt = 95.273 + +>> fprintf('Delta= %d \\n ',round(Delt)) + +Delta= 95 + + + +``` + + + +* ю + +```matlab + +>> Res=X\*GlComp + +Res = + + + +  9.2542e+01 + +  7.3433e+01 + +  5.8855e+00 + +  3.5300e+01 + +  7.0208e+01 + +  2.8096e+01 + +  8.7136e+01 + +  7.9776e+01 + +  3.6243e+01 + +  1.8250e+01 + +  4.9667e+01 + +  4.5067e+01 + +  8.1785e+01 + +  5.5559e+00 + +  1.0536e+02 + +  4.5755e+00 + +  3.8120e+02 + +  2.6713e+01 + +  8.0376e+00 + +  1.1963e+02 + +  1.0061e+01 + +  6.3763e+01 + +  9.0877e+00 + +  4.1684e+01 + +  3.5907e+01 + +  7.6140e+01 + +  2.3753e+01 + +  1.4222e+02 + +  6.7756e+01 + +  2.0598e+01 + +  7.6819e+01 + +  1.0428e+02 + +  1.8542e+01 + +  4.4740e+00 + +  3.5809e+00 + +  2.2476e+02 + +  2.6864e+01 + +  2.1291e+02 + +  5.0922e+01 + +  3.3628e+01 + +  4.2168e+01 + +  1.0370e+02 + +  1.3606e+02 + +  ... + +fprintf(' Results \\n ') + + Results + + >> fprintf('%d %f \\n ',\[XX(:,1),Res] ') + +197 92.541636 + + 198 73.432513 + + 199 5.885468 + + 200 35.300393 + + 201 70.208100 + + 202 28.096191 + + 203 87.136298 + + 204 79.776499 + + 205 36.243011 + + 206 18.249808 + + 207 49.666520 + + 208 45.067095 + + 209 81.785392 + + 210 5.555862 + + 211 105.361366 + + 212 4.575460 + + 213 381.204021 + + 214 26.712747 + + 216 8.037618 + + 217 119.627795 + + 218 10.061485 + + 219 63.762947 + + 220 9.087658 + + 221 41.684105 + + 222 35.907417 + + 223 76.139589 + + 224 23.752550 + + 225 142.216169 + + 226 67.755801 + + 227 20.597788 + + 228 76.818771 + + 229 104.284923 + + 230 18.541601 + + 231 4.473983 + + 232 3.580878 + + 233 224.758597 + + 234 26.863645 + + 235 212.911324 + + 236 50.921549 + + 237 33.628254 + + 238 42.168327 + + 239 103.701129 + + 240 136.060809 + + 241 713.711764 + + 242 34.027235 + + 245 4.102289 + + 246 27.086730 + + 247 2.667541 + + 248 2.497556 + + 252 103.829221 + + 253 7.460715 + +  ... + +``` + + + +* ю + + + +```matlab + +>> save res.mat Res -mat + + + +``` + + + +* ю + +```matlab + +>> hist(Res,20) + +>> xlabel('Results ') + +>> ylabel('Number of Unis ') + + + +``` + + + +!\[текст](Hist.jpg) + + + +* ю + +```matlab + saveas(gcf, 'Hist.jpg', 'jpg ') + +``` + + + +!\[текст](assets/figure2.png) + + + +* ю + + + +```matlab + +>> CorFin=corr(Res,XX(:,2)) + +CorFin = 0.8437 + +>> fprintf('Correlation of Results and Money = %f \\n',CorFin) + +Correlation of Results and Money = 0.843710 + +``` +