diff --git a/ТЕМА2/Hist.jpg b/ТЕМА2/Hist.jpg index 0778877..224cd22 100644 Binary files a/ТЕМА2/Hist.jpg and b/ТЕМА2/Hist.jpg differ diff --git a/ТЕМА2/Prog1.m b/ТЕМА2/Prog1.m index 962e2a4..abca34c 100644 --- a/ТЕМА2/Prog1.m +++ b/ТЕМА2/Prog1.m @@ -1,22 +1,32 @@ -XX=load('dan_vuz.txt') -size(XX) -X=XX(:,3:13) -R=corr(X) -[vect,lambda]=eig(X'*X) +fp=fopen('prtcl.txt ','w'); +XX=load('dan_vuz.txt'); +size(XX); +X=XX(:,3:13); +R=corr(X); +[vect,lambda]=eig(X'*X); Sobst=diag(lambda); -fprintf('Eigenvalues:\n %f \n',Sobst) -fprintf('\n') -SobMax=Sobst(end) -GlComp=vect(:,end) -Delt=100*SobMax/sum(Sobst) -fprintf('Delta= %d \n ',round(Delt)) -Res=X*GlComp -fprintf(' Results \n ') -fprintf('%d %f \n ',[XX(:,1),Res] ') -save res.mat Res -mat -hist(Res,20) -xlabel('Results ') -ylabel('Number of Unis ') -saveas(gcf, 'Hist.jpg ', 'jpg ') -CorFin=corr(Res,XX(:,2)) -fprintf('Correlation of Results and Money = %f \n',CorFin) +fprintf(fp,'Eigenvalues:\n %f \n',Sobst); +fprintf('\n'); +SobMax=Sobst(end); +GlComp=vect(:,end); +Delt=100*SobMax/sum(Sobst); +fprintf(fp,'Delta= %d \n ',round(Delt)); +Res=X*GlComp; +fprintf(fp,' Results \n '); +fprintf(fp,'%d %f \n ',[XX(:,1),Res] ); +MinRes = min(Res); +MaxRes = max(Res); +MeanRes = mean(Res); +stdRes = std(Res); +fprintf(fp, 'Min %f \n ',MinRes ); +fprintf(fp,'Max %f \n ',MaxRes ); +fprintf(fp,'Mean = %f \n ', MeanRes); +fprintf(fp,'Std = %f \n ', stdRes); +save res.mat Res -mat; +hist(Res,20); +xlabel('Results '); +ylabel('Number of Unis '); +saveas(gcf, 'Hist.jpg ', 'jpg '); +CorFin=corr(Res,XX(:,2)); +fprintf(fp,'Correlation of Results and Money = %f \n',CorFin); +fclose(fp); diff --git a/ТЕМА2/assets/figure2.png b/ТЕМА2/assets/figure2.png index 64ce147..9bbc0a2 100644 Binary files a/ТЕМА2/assets/figure2.png and b/ТЕМА2/assets/figure2.png differ diff --git a/ТЕМА2/assets/figure3.PNG b/ТЕМА2/assets/figure3.PNG new file mode 100644 index 0000000..67faeca Binary files /dev/null and b/ТЕМА2/assets/figure3.PNG differ diff --git a/ТЕМА2/assets/figure4.PNG b/ТЕМА2/assets/figure4.PNG new file mode 100644 index 0000000..7f9abf7 Binary files /dev/null and b/ТЕМА2/assets/figure4.PNG differ diff --git a/ТЕМА2/assets/figure5.png b/ТЕМА2/assets/figure5.png new file mode 100644 index 0000000..8fa31f9 Binary files /dev/null and b/ТЕМА2/assets/figure5.png differ diff --git a/ТЕМА2/assets/figure6.png b/ТЕМА2/assets/figure6.png new file mode 100644 index 0000000..20438ec Binary files /dev/null and b/ТЕМА2/assets/figure6.png differ diff --git a/ТЕМА2/prtcl.txt b/ТЕМА2/prtcl.txt new file mode 100644 index 0000000..16dd7c8 --- /dev/null +++ b/ТЕМА2/prtcl.txt @@ -0,0 +1,319 @@ +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 +Delta= 95 + Results + 197 198.000000 + 199 200.000000 + 201 202.000000 + 203 204.000000 + 205 206.000000 + 207 208.000000 + 209 210.000000 + 211 212.000000 + 213 214.000000 + 216 217.000000 + 218 219.000000 + 220 221.000000 + 222 223.000000 + 224 225.000000 + 226 227.000000 + 228 229.000000 + 230 231.000000 + 232 233.000000 + 234 235.000000 + 236 237.000000 + 238 239.000000 + 240 241.000000 + 242 245.000000 + 246 247.000000 + 248 252.000000 + 253 256.000000 + 257 258.000000 + 259 261.000000 + 264 267.000000 + 268 273.000000 + 275 296.000000 + 304 305.000000 + 311 318.000000 + 322 325.000000 + 326 329.000000 + 330 334.000000 + 335 336.000000 + 339 340.000000 + 341 342.000000 + 343 346.000000 + 347 348.000000 + 349 352.000000 + 356 357.000000 + 362 365.000000 + 366 371.000000 + 372 373.000000 + 376 377.000000 + 379 381.000000 + 383 387.000000 + 388 389.000000 + 391 392.000000 + 393 394.000000 + 395 399.000000 + 410 412.000000 + 413 414.000000 + 441 446.000000 + 448 451.000000 + 456 465.000000 + 466 467.000000 + 472 476.000000 + 477 484.000000 + 1001 1002.000000 + 1004 1017.000000 + 1030 1034.000000 + 1035 1037.000000 + 1038 1039.000000 + 1041 1044.000000 + 1 2.000000 + 3 4.000000 + 6 7.000000 + 8 9.000000 + 10 11.000000 + 12 13.000000 + 14 15.000000 + 16 17.000000 + 18 19.000000 + 20 21.000000 + 22 23.000000 + 26 28.000000 + 29 33.000000 + 34 35.000000 + 36 37.000000 + 38 40.000000 + 41 42.000000 + 43 44.000000 + 45 51.000000 + 52 53.000000 + 54 55.000000 + 56 57.000000 + 58 59.000000 + 60 62.000000 + 63 64.000000 + 65 66.000000 + 67 68.000000 + 69 71.000000 + 72 73.000000 + 74 75.000000 + 76 77.000000 + 78 79.000000 + 80 81.000000 + 82 84.000000 + 85 86.000000 + 87 88.000000 + 89 90.000000 + 91 92.000000 + 93 94.000000 + 95 96.000000 + 97 99.000000 + 100 101.000000 + 102 103.000000 + 104 105.000000 + 107 108.000000 + 109 110.000000 + 111 112.000000 + 113 114.000000 + 115 116.000000 + 118 119.000000 + 120 121.000000 + 122 123.000000 + 124 132.000000 + 133 134.000000 + 135 136.000000 + 137 138.000000 + 139 140.000000 + 141 142.000000 + 143 144.000000 + 146 147.000000 + 148 149.000000 + 150 151.000000 + 152 153.000000 + 154 162.000000 + 166 167.000000 + 168 170.000000 + 171 172.000000 + 173 174.000000 + 175 176.000000 + 177 178.000000 + 179 180.000000 + 181 182.000000 + 183 184.000000 + 185 186.000000 + 187 188.000000 + 189 190.000000 + 191 192.000000 + 193 194.000000 + 92.5416 73.432513 + 5.88547 35.300393 + 70.2081 28.096191 + 87.1363 79.776499 + 36.243 18.249808 + 49.6665 45.067095 + 81.7854 5.555862 + 105.361 4.575460 + 381.204 26.712747 + 8.03762 119.627795 + 10.0615 63.762947 + 9.08766 41.684105 + 35.9074 76.139589 + 23.7525 142.216169 + 67.7558 20.597788 + 76.8188 104.284923 + 18.5416 4.473983 + 3.58088 224.758597 + 26.8636 212.911324 + 50.9215 33.628254 + 42.1683 103.701129 + 136.061 713.711764 + 34.0272 4.102289 + 27.0867 2.667541 + 2.49756 103.829221 + 7.46072 34.755449 + 4.35974 5.741187 + 15.9894 45.399798 + 2.46225 6.424390 + 66.503 73.935542 + 11.1305 3.684256 + 9.97049 28.031419 + 1.35241 40.905330 + 11.7227 30.793455 + 42.7163 10.023429 + 32.2605 25.495269 + 36.8701 42.948416 + 87.9632 228.668981 + 99.1461 28.749899 + 9.62216 1.359974 + 54.2136 107.547742 + 116.106 299.102890 + 14.3332 20.479493 + 144.909 14.952535 + 25.9761 268.149429 + 12.3536 4.526119 + 104.665 91.264814 + 209.33 196.452926 + 4.81212 1.387719 + 50.733 118.633179 + 212.529 37.744725 + 30.1025 320.669960 + 0 41.450044 + 141.123 405.347359 + 12.8752 117.612150 + 8.98989 74.655250 + 89.5664 37.992598 + 40.5997 37.339465 + 142.929 9.122607 + 53.4638 93.289532 + 57.1553 19.139209 + 5.49147 85.213352 + 170.643 90.453986 + 57.8107 7.372961 + 9.61494 1.846687 + 17.6469 153.910670 + 119.836 5.010210 + 2.69196 379.300890 + 13.4972 2.462250 + 19.7182 200.667783 + 93.6182 25.650544 + 26.3448 65.285854 + 21.5148 176.510003 + 1898.88 91.241365 + 304.552 6.355976 + 3.43944 158.859588 + 187.802 26.561371 + 8.65791 110.316703 + 21.2866 8.028500 + 76.9769 148.320170 + 97.1784 6.713123 + 88.6313 333.404629 + 27.8383 11.662869 + 0 71.250154 + 0.369757 10.360736 + 3.85509 81.568715 + 54.6366 23.501931 + 90.4466 57.162095 + 162.85 305.874565 + 6.3233 59.415851 + 46.9662 56.660855 + 815.675 47.723188 + 277.021 328.086215 + 113.59 11.709047 + 33.9699 0.913379 + 122.672 59.978744 + 7.49106 12.504248 + 24.2085 400.110964 + 263.576 25.930889 + 36.8953 254.783774 + 6.87014 12.625935 + 23.7836 3.159890 + 5.15183 0.000000 + 106.766 15.783445 + 30.7013 64.989933 + 43.088 31.124285 + 5.17176 48.085148 + 5.34789 2.124571 + 0.0820775 21.635603 + 52.0571 25.625192 + 9.75023 36.202865 + 4.62665 3.190574 + 9.57829 6.374896 + 3.68445 5.784829 + 8.23676 6.872598 + 41.3048 1.988474 + 7.57132 1.231125 + 5.08109 21.547440 + 30.2999 45.503740 + 9.09391 10.369658 + 7.12594 14.133228 + 26.1024 5.071976 + 12.0853 0.713469 + 0.675086 4.092547 + 7.4541 184.663991 + 10.4554 7.448129 + 6.24252 8.860180 + 39.992 6.891026 + 5.16071 15.489599 + 5.59047 27.378151 + 10.8012 23.750968 + 11.4263 8.473236 + 6.89837 3.416283 + 208.747 12.158394 + 3.56316 4.158866 + 0 1.847873 + 8.47882 1.277897 + 0.0353056 0.070611 + 0.0353056 3.039279 + 0 4.205715 + 30.0949 20.128055 + 5.77372 31.539990 + 147.387 18.314164 + 32.846 14.511067 + 19.2355 0.000000 + Min 0.000000 + Max 1898.884523 + Mean = 67.928804 + Std = 145.954386 + Correlation of Results and Money = 0.843710 diff --git a/ТЕМА2/report.md b/ТЕМА2/report.md index d7fcf18..15f0673 100644 --- a/ТЕМА2/report.md +++ b/ТЕМА2/report.md @@ -1,4 +1,4 @@ -\# Отчет по теме 2 +# Отчет по теме 2 @@ -6,33 +6,33 @@ -\## 1 Настройка текущего каталога: +## 1 Настройка текущего каталога: -Нажал на окно рядом с \*Текущая папка:\* и установил путь к папке ТЕМА2: +Нажал на окно рядом с *Текущая папка*: и установил путь к папке ТЕМА2: -!\[Скриншот выбора текущей папки](assets/figure0.png) +![Скриншот выбора текущей папки](assets/figure0.png) -\## 2 Изучение и работа с файлом dan\_vuz.txt +## 2 Изучение и работа с файлом dan_vuz.txt -* Изучили файл и проанализировали его + - Изучили файл и проанализировали его -* Прочитали данные из файла: + - Прочитали данные из файла: ```matlab ->> XX=load('dan\_vuz.txt') +>> XX=load('dan_vuz.txt') @@ -40,29 +40,29 @@ XX = - Columns 1 through 9: + 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 + 1.9700e+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 + 1.9800e+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 + 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 + 2.0000e+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 + 2.0100e+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 + 2.0200e+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 + 2.0300e+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 + 2.0400e+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 + 2.0500e+02 4.9080e+05 7.0000e+00 0 0 2.0000e+01 0 3.0000e+01 1.2000e+01 -  ... + ... @@ -70,21 +70,21 @@ Columns 10 through 15: -  0 1.0000e+00 5.0000e+00 5.0000e+00 8.7000e+01 9.6000e+01 + 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 4.0000e+00 0 0 4.0000e+01 3.3000e+01 -  0 2.0000e+00 0 0 1.1000e+01 6.0000e+00 + 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 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 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 + 0 0 2.0000e+00 1.0000e+00 1.8000e+01 1.0000e+01 -  ... + ... @@ -92,7 +92,7 @@ Columns 10 through 15: -* Проверили размерность матрицы XX: + - Проверили размерность матрицы XX: @@ -103,7 +103,7 @@ ans = -  290 15 + 290 15 ``` @@ -114,7 +114,7 @@ ans = -* Выделили отдельную матрицу под данные о результативности: + - Выделили отдельную матрицу под данные о результативности: @@ -125,63 +125,63 @@ X = -  8 4 2 53 7 76 13 0 1 5 5 + 8 4 2 53 7 76 13 0 1 5 5 -  4 5 6 71 5 36 13 0 4 0 0 + 4 5 6 71 5 36 13 0 4 0 0 -  1 0 1 5 5 2 0 0 2 0 0 + 1 0 1 5 5 2 0 0 2 0 0 -  3 1 1 28 0 24 0 0 0 3 0 + 3 1 1 28 0 24 0 0 0 3 0 -  7 10 6 54 7 46 2 0 3 2 0 + 7 10 6 54 7 46 2 0 3 2 0 -  0 2 2 22 7 17 0 0 0 2 1 + 0 2 2 22 7 17 0 0 0 2 1 -  0 6 11 30 8 88 0 0 11 14 2 + 0 6 11 30 8 88 0 0 11 14 2 -  5 2 0 78 3 40 6 0 10 9 0 + 5 2 0 78 3 40 6 0 10 9 0 -  7 0 0 20 0 30 12 0 6 1 15 + 7 0 0 20 0 30 12 0 6 1 15 -  1 1 1 12 3 13 3 0 1 2 0 + 1 1 1 12 3 13 3 0 1 2 0 -  8 4 3 33 1 37 8 0 3 6 3 + 8 4 3 33 1 37 8 0 3 6 3 -  9 5 6 24 8 36 5 0 1 4 14 + 9 5 6 24 8 36 5 0 1 4 14 -  5 5 4 57 7 56 25 0 0 12 1 + 5 5 4 57 7 56 25 0 0 12 1 -  1 4 0 7 0 1 3 0 0 0 0 + 1 4 0 7 0 1 3 0 0 0 0 -  2 8 0 83 6 70 4 0 6 5 0 + 2 8 0 83 6 70 4 0 6 5 0 -  1 0 0 0 0 6 0 0 0 2 0 + 1 0 0 0 0 6 0 0 0 2 0 -  2 28 8 326 76 213 21 0 1 22 1 + 2 28 8 326 76 213 21 0 1 22 1 -  1 1 1 42 2 0 1 0 0 1 5 + 1 1 1 42 2 0 1 0 0 1 5 -  1 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 + 1 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 -  3 2 2 76 8 92 21 0 0 12 5 + 3 2 2 76 8 92 21 0 0 12 5 -  0 1 0 7 1 7 2 0 3 1 0 + 0 1 0 7 1 7 2 0 3 1 0 -  7 2 1 70 0 23 27 0 5 9 7 + 7 2 1 70 0 23 27 0 5 9 7 -  3 0 0 11 0 3 0 0 0 0 0 + 3 0 0 11 0 3 0 0 0 0 0 -  10 9 4 23 0 35 0 0 0 12 3 + 10 9 4 23 0 35 0 0 0 12 3 -  22 3 7 46 0 7 11 0 0 2 0 + 22 3 7 46 0 7 11 0 0 2 0 -  ... + ... ``` -* Составили матрицу корреляций между показателями результативности +- Составили матрицу корреляций между показателями результативности @@ -193,59 +193,59 @@ R = - Columns 1 through 9: + 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 + 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 + 4.4320e-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 + 4.5229e-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 + 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 + 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 + 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 + 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 + 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 + 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 + 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 + 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: + Columns 10 and 11: -  4.8811e-01 3.9815e-01 + 4.8811e-01 3.9815e-01 -  8.2170e-01 2.6183e-01 + 8.2170e-01 2.6183e-01 -  7.8358e-01 2.6408e-01 + 7.8358e-01 2.6408e-01 -  8.5183e-01 3.4420e-01 + 8.5183e-01 3.4420e-01 -  7.7266e-01 1.8751e-01 + 7.7266e-01 1.8751e-01 -  8.3810e-01 3.3118e-01 + 8.3810e-01 3.3118e-01 -  6.2936e-01 2.8287e-01 + 6.2936e-01 2.8287e-01 -  5.6462e-02 1.3662e-01 + 5.6462e-02 1.3662e-01 -  6.2616e-01 4.5537e-01 + 6.2616e-01 4.5537e-01 -  1.0000e+00 3.8799e-01 + 1.0000e+00 3.8799e-01 -  3.8799e-01 1.0000e+00 + 3.8799e-01 1.0000e+00 @@ -257,71 +257,71 @@ R = -* получаем собственные значения и собственные векторы от квадратичной фор-мы +- получаем собственные значения и собственные векторы от квадратичной фор-мы ```matlab ->> \[vect,lambda]=eig(X'\*X) +>> [vect,lambda]=eig(X'*X) vect = - Columns 1 through 9: + 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 + 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 + -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 + -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 + -1.5197e-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 + 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 + 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 + 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 + -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 + -1.6282e-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 + 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 + 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: + Columns 10 and 11: -  4.4068e-02 3.5306e-02 + 4.4068e-02 3.5306e-02 -  6.2111e-03 4.6772e-02 + 6.2111e-03 4.6772e-02 -  -4.1502e-02 4.8953e-02 + -4.1502e-02 4.8953e-02 -  7.2027e-01 6.1556e-01 + 7.2027e-01 6.1556e-01 -  -3.7246e-01 2.4277e-01 + -3.7246e-01 2.4277e-01 -  -5.1787e-01 7.3685e-01 + -5.1787e-01 7.3685e-01 -  2.5496e-01 9.5893e-02 + 2.5496e-01 9.5893e-02 -  5.5851e-04 1.6945e-04 + 5.5851e-04 1.6945e-04 -  2.0459e-02 1.7911e-02 + 2.0459e-02 1.7911e-02 -  5.3342e-02 5.9523e-02 + 5.3342e-02 5.9523e-02 -  4.8313e-02 1.7425e-02 + 4.8313e-02 1.7425e-02 @@ -333,117 +333,117 @@ Diagonal Matrix - Columns 1 through 9: + Columns 1 through 9: -  2.2947e+01 0 0 0 0 0 0 0 0 + 2.2947e+01 0 0 0 0 0 0 0 0 -  0 1.9317e+03 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 2.5940e+03 0 0 0 0 0 0 -  0 0 0 3.4573e+03 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 5.6252e+03 0 0 0 0 -  0 0 0 0 0 8.6721e+03 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 1.8915e+04 0 0 -  0 0 0 0 0 0 0 4.7523e+04 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 5.7484e+04 -  0 0 0 0 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -  0 0 0 0 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 0 0 0 0 - Columns 10 and 11: + Columns 10 and 11: -  0 0 + 0 0 -  0 0 + 0 0 -  0 0 + 0 0 -  0 0 + 0 0 -  0 0 + 0 0 -  0 0 + 0 0 -  0 0 + 0 0 -  0 0 + 0 0 -  0 0 + 0 0 -  2.2565e+05 0 + 2.2565e+05 0 -  0 7.4946e+06 + 0 7.4946e+06 ``` -* Выделяем данные из гл. диагонали матрицы lambda в отдельный вектор и представляем их на экране с заголовком +- 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) +>> fprintf('Eigenvalues:\n %f \n',Sobst) Eigenvalues: - 22.946585 + 22.946585 Eigenvalues: - 1931.665464 + 1931.665464 Eigenvalues: - 2593.979592 + 2593.979592 Eigenvalues: - 3457.339562 + 3457.339562 Eigenvalues: - 5625.151474 + 5625.151474 Eigenvalues: - 8672.065947 + 8672.065947 Eigenvalues: - 18914.627989 + 18914.627989 Eigenvalues: - 47522.678185 + 47522.678185 Eigenvalues: - 57483.681267 + 57483.681267 Eigenvalues: - 225653.068540 + 225653.068540 Eigenvalues: - 7494628.795394 + 7494628.795394 ->> fprintf('\\n') +>> fprintf('\n') @@ -451,7 +451,7 @@ Eigenvalues: -* Выделяем наиб. собственное знач. и соответствующий ему собственный вектор +- Выделяем наиб. собственное знач. и соответствующий ему собственный вектор @@ -467,43 +467,41 @@ GlComp = -  3.5306e-02 + 3.5306e-02 -  4.6772e-02 + 4.6772e-02 -  4.8953e-02 + 4.8953e-02 -  6.1556e-01 + 6.1556e-01 -  2.4277e-01 + 2.4277e-01 -  7.3685e-01 + 7.3685e-01 -  9.5893e-02 + 9.5893e-02 -  1.6945e-04 + 1.6945e-04 -  1.7911e-02 + 1.7911e-02 -  5.9523e-02 + 5.9523e-02 -  1.7425e-02 + 1.7425e-02 ``` - - -* ю +- Рассчитали долю информации о результативности НИР ```matlab ->> Delt=100\*SobMax/sum(Sobst) +>> Delt=100*SobMax/sum(Sobst) Delt = 95.273 ->> fprintf('Delta= %d \\n ',round(Delt)) +>> fprintf('Delta= %d \n ',round(Delt)) Delta= 95 @@ -511,221 +509,219 @@ Delta= 95 ``` - - -* ю +- Рассчитали оценки обобщенной результативности и отобразили с кодом Вуза ```matlab ->> Res=X\*GlComp +>> Res=X*GlComp Res = -  9.2542e+01 + 9.2542e+01 -  7.3433e+01 + 7.3433e+01 -  5.8855e+00 + 5.8855e+00 -  3.5300e+01 + 3.5300e+01 -  7.0208e+01 + 7.0208e+01 -  2.8096e+01 + 2.8096e+01 -  8.7136e+01 + 8.7136e+01 -  7.9776e+01 + 7.9776e+01 -  3.6243e+01 + 3.6243e+01 -  1.8250e+01 + 1.8250e+01 -  4.9667e+01 + 4.9667e+01 -  4.5067e+01 + 4.5067e+01 -  8.1785e+01 + 8.1785e+01 -  5.5559e+00 + 5.5559e+00 -  1.0536e+02 + 1.0536e+02 -  4.5755e+00 + 4.5755e+00 -  3.8120e+02 + 3.8120e+02 -  2.6713e+01 + 2.6713e+01 -  8.0376e+00 + 8.0376e+00 -  1.1963e+02 + 1.1963e+02 -  1.0061e+01 + 1.0061e+01 -  6.3763e+01 + 6.3763e+01 -  9.0877e+00 + 9.0877e+00 -  4.1684e+01 + 4.1684e+01 -  3.5907e+01 + 3.5907e+01 -  7.6140e+01 + 7.6140e+01 -  2.3753e+01 + 2.3753e+01 -  1.4222e+02 + 1.4222e+02 -  6.7756e+01 + 6.7756e+01 -  2.0598e+01 + 2.0598e+01 -  7.6819e+01 + 7.6819e+01 -  1.0428e+02 + 1.0428e+02 -  1.8542e+01 + 1.8542e+01 -  4.4740e+00 + 4.4740e+00 -  3.5809e+00 + 3.5809e+00 -  2.2476e+02 + 2.2476e+02 -  2.6864e+01 + 2.6864e+01 -  2.1291e+02 + 2.1291e+02 -  5.0922e+01 + 5.0922e+01 -  3.3628e+01 + 3.3628e+01 -  4.2168e+01 + 4.2168e+01 -  1.0370e+02 + 1.0370e+02 -  1.3606e+02 + 1.3606e+02 -  ... + ... -fprintf(' Results \\n ') +fprintf(' Results \n ') - Results + Results - >> fprintf('%d %f \\n ',\[XX(:,1),Res] ') + >> fprintf('%d %f \n ',[XX(:,1),Res] ') 197 92.541636 - 198 73.432513 + 198 73.432513 - 199 5.885468 + 199 5.885468 - 200 35.300393 + 200 35.300393 - 201 70.208100 + 201 70.208100 - 202 28.096191 + 202 28.096191 - 203 87.136298 + 203 87.136298 - 204 79.776499 + 204 79.776499 - 205 36.243011 + 205 36.243011 - 206 18.249808 + 206 18.249808 - 207 49.666520 + 207 49.666520 - 208 45.067095 + 208 45.067095 - 209 81.785392 + 209 81.785392 - 210 5.555862 + 210 5.555862 - 211 105.361366 + 211 105.361366 - 212 4.575460 + 212 4.575460 - 213 381.204021 + 213 381.204021 - 214 26.712747 + 214 26.712747 - 216 8.037618 + 216 8.037618 - 217 119.627795 + 217 119.627795 - 218 10.061485 + 218 10.061485 - 219 63.762947 + 219 63.762947 - 220 9.087658 + 220 9.087658 - 221 41.684105 + 221 41.684105 - 222 35.907417 + 222 35.907417 - 223 76.139589 + 223 76.139589 - 224 23.752550 + 224 23.752550 - 225 142.216169 + 225 142.216169 - 226 67.755801 + 226 67.755801 - 227 20.597788 + 227 20.597788 - 228 76.818771 + 228 76.818771 - 229 104.284923 + 229 104.284923 - 230 18.541601 + 230 18.541601 - 231 4.473983 + 231 4.473983 - 232 3.580878 + 232 3.580878 - 233 224.758597 + 233 224.758597 - 234 26.863645 + 234 26.863645 - 235 212.911324 + 235 212.911324 - 236 50.921549 + 236 50.921549 - 237 33.628254 + 237 33.628254 - 238 42.168327 + 238 42.168327 - 239 103.701129 + 239 103.701129 - 240 136.060809 + 240 136.060809 - 241 713.711764 + 241 713.711764 - 242 34.027235 + 242 34.027235 - 245 4.102289 + 245 4.102289 - 246 27.086730 + 246 27.086730 - 247 2.667541 + 247 2.667541 - 248 2.497556 + 248 2.497556 - 252 103.829221 + 252 103.829221 - 253 7.460715 + 253 7.460715 -  ... + ... ``` -* ю +- Сохраняем вектор оценок результативности в бинарном файле @@ -739,7 +735,7 @@ fprintf(' Results \\n ') -* ю +- Создаем гистограмму ```matlab @@ -753,28 +749,14 @@ fprintf(' Results \\n ') ``` - - -!\[текст](Hist.jpg) - - - -* ю +- Сохраняем гистограмму ```matlab saveas(gcf, 'Hist.jpg', 'jpg ') ``` - - -!\[текст](assets/figure2.png) - - - -* ю - - +- Рассчитали и отобразили оценку корелляции обобщенной результативности с финансированием ```matlab @@ -788,3 +770,45 @@ Correlation of Results and Money = 0.843710 ``` +## 3 Создание файла программы (сценария). Проверка выполнения программы. Файл Hist.jpg + +- Создал файл программы Prog1.m: + +![Скриншот программы](figure2.PNG) + +- Проверил вывод сценария, выводится лишнее: + +![Скриншот вывода](figure3.PNG) + +- Гистограмма: + +![Скриншот гистограммы](Hist.jpg) + +## 4 Изменения файла с командами: + +- Изменил сценарий (добавил ;), чтобы избавиться от эхо-вывода. Сценарий стал выполняться быстрее, и убрался лишний вывод + +![Скриншот с выводом, сценарием](figure4.PNG) + +## 5 Создаем файл с выводом + +- изменил код: + +добавил fp=fopen('prtcl.txt ','w'); и в каждом выводе добавли fp и добавил закрытие файла fclose(fp); + +![Скриншот с измененным кодом](figure5.PNG) + +![Скриншот с выводом в файл](figure6.PNG) + +## 6 Вывод в файл мин. , макс. , среднего, стандартного отклонения. + +```matlab +>>MinRes = min(Res); +>>MaxRes = max(Res); +>>MeanRes = mean(Res); +>>stdRes = std(Res); +>>fprintf(fp, 'Min %f \n ',MinRes ); +>>fprintf(fp,'Max %f \n ',MaxRes ); +>>fprintf(fp,'Mean = %f \n ', MeanRes); +>>fprintf(fp,'Std = %f \n ', stdRes); +``` \ No newline at end of file diff --git a/ТЕМА2/res.mat b/ТЕМА2/res.mat index 9343b0a..c5ecb4a 100644 Binary files a/ТЕМА2/res.mat and b/ТЕМА2/res.mat differ