diff --git a/ТЕМА2/Hist.jpg b/ТЕМА2/Hist.jpg new file mode 100644 index 0000000..beb05dd Binary files /dev/null and b/ТЕМА2/Hist.jpg differ diff --git a/ТЕМА2/photos/figure0.PNG b/ТЕМА2/photos/figure0.PNG new file mode 100644 index 0000000..b9b25c7 Binary files /dev/null and b/ТЕМА2/photos/figure0.PNG differ diff --git a/ТЕМА2/photos/figure1.PNG b/ТЕМА2/photos/figure1.PNG new file mode 100644 index 0000000..21ccbb5 Binary files /dev/null and b/ТЕМА2/photos/figure1.PNG differ diff --git a/ТЕМА2/report.md b/ТЕМА2/report.md new file mode 100644 index 0000000..c01acd0 --- /dev/null +++ b/ТЕМА2/report.md @@ -0,0 +1,823 @@ +# Отчет по теме 2 + +Бубнов Арсентий, А-03-24 + +## 1 Установил в качестве текущей папки "ТЕМА2" + +![Скриншот выбора текущей папки](photos/figure0.PNG) + +## 2 Работа с данными из файла "dan_vuz.txt" + +Прочитал данные из файла командой + +```matlab + +>> XX=load('dan_vuz.txt') + +``` +На выходе получил матрицу из файла "dan_vuz.txt" + +Проверил размерность матрицы ХХ: + +```matlab + +>> size(XX) +ans = + + 290 15 + +``` + +В фале представленны данные о 290 вузвх + +Выделил в отдельную матрицу данные о показателях результативности: + +```matlab + +>> X=XX(:,3:13); + +``` +Рассчитал матрицу корреляций между показателями результативности: + +```matlab + +>> R=corr(X) +R = + + 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 4.8811e-01 3.9815e-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 8.2170e-01 2.6183e-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 7.8358e-01 2.6408e-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 8.5183e-01 3.4420e-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 7.7266e-01 1.8751e-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 8.3810e-01 3.3118e-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 6.2936e-01 2.8287e-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 5.6462e-02 1.3662e-01 + 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 6.2616e-01 4.5537e-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 1.0000e+00 3.8799e-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 3.8799e-01 1.0000e+00 + +``` + +Получение собственных значений и собственных векторов от квадратичной формы: + +```matlab + +>> [vect,lambda]=eig(X'*X) +vect = + + 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 4.4068e-02 3.5306e-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 6.2111e-03 4.6772e-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 -4.1502e-02 4.8953e-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 7.2027e-01 6.1556e-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 -3.7246e-01 2.4277e-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 -5.1787e-01 7.3685e-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 2.5496e-01 9.5893e-02 + -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 5.5851e-04 1.6945e-04 + -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 2.0459e-02 1.7911e-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 5.3342e-02 5.9523e-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 4.8313e-02 1.7425e-02 + +lambda = + +Diagonal Matrix + + 2.2947e+01 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 + 0 1.9317e+03 0 0 0 0 0 0 0 0 0 + 0 0 2.5940e+03 0 0 0 0 0 0 0 0 + 0 0 0 3.4573e+03 0 0 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 5.6252e+03 0 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 8.6721e+03 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 0 1.8915e+04 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 0 0 4.7523e+04 0 0 0 + 0 0 0 0 0 0 0 0 5.7484e+04 0 0 + 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2.2565e+05 0 + 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7.4946e+06 + + + + +``` + +В матрице lambda собственные значения расположены в возрастающем порядке на диагонали. Выделим их в отдельный вектор: + +```matlab + +>> Sobst=diag(lambda); + +``` + +Представим их на экране с заголовком: + +```matlab + +>> 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') + +``` + +Выделим наибольшее собственное значение и соответствующий ему собственный вектор: + +```matlab + +>> SobMax=Sobst(end) +SobMax = 7.4946e+06 + +``` + +```matlab + +>> 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 + +``` + +Рассчитал долю информации о результативности НИР, содержащуюся в главной компоненте и отобразил ее на экране: + +```matlab + +>> Delt=100*SobMax/sum(Sobst) +Delt = 95.273 + +``` + +```matlab + +>> fprintf('Delta= %d \n ',round(Delt)) +Delta= 95 + +``` + +С использованием главной компоненты рассчитал оценки обобщенной результативности в каждом из представленных в матрице вузов и отобразил ее с указанием кода вуза: + +```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 + 7.1371e+02 + 3.4027e+01 + 4.1023e+00 + 2.7087e+01 + 2.6675e+00 + 2.4976e+00 + 1.0383e+02 + 7.4607e+00 + 3.4755e+01 + 4.3597e+00 + 5.7412e+00 + 1.5989e+01 + 4.5400e+01 + 2.4622e+00 + 6.4244e+00 + 6.6503e+01 + 7.3936e+01 + 1.1131e+01 + 3.6843e+00 + 9.9705e+00 + 2.8031e+01 + 1.3524e+00 + 4.0905e+01 + 1.1723e+01 + 3.0793e+01 + 4.2716e+01 + 1.0023e+01 + 3.2260e+01 + 2.5495e+01 + 3.6870e+01 + 4.2948e+01 + 8.7963e+01 + 2.2867e+02 + 9.9146e+01 + 2.8750e+01 + 9.6222e+00 + 1.3600e+00 + 5.4214e+01 + 1.0755e+02 + 1.1611e+02 + 2.9910e+02 + 1.4333e+01 + 2.0479e+01 + 1.4491e+02 + 1.4953e+01 + 2.5976e+01 + 2.6815e+02 + 1.2354e+01 + 4.5261e+00 + 1.0466e+02 + 9.1265e+01 + 2.0933e+02 + 1.9645e+02 + 4.8121e+00 + 1.3877e+00 + 5.0733e+01 + 1.1863e+02 + 2.1253e+02 + 3.7745e+01 + 3.0102e+01 + 3.2067e+02 + 0 + 4.1450e+01 + 1.4112e+02 + 4.0535e+02 + 1.2875e+01 + 1.1761e+02 + 8.9899e+00 + 7.4655e+01 + 8.9566e+01 + 3.7993e+01 + 4.0600e+01 + 3.7339e+01 + 1.4293e+02 + 9.1226e+00 + 5.3464e+01 + 9.3290e+01 + 5.7155e+01 + 1.9139e+01 + 5.4915e+00 + 8.5213e+01 + 1.7064e+02 + 9.0454e+01 + 5.7811e+01 + 7.3730e+00 + 9.6149e+00 + 1.8467e+00 + 1.7647e+01 + 1.5391e+02 + 1.1984e+02 + 5.0102e+00 + 2.6920e+00 + 3.7930e+02 + 1.3497e+01 + 2.4622e+00 + 1.9718e+01 + 2.0067e+02 + 9.3618e+01 + 2.5651e+01 + 2.6345e+01 + 6.5286e+01 + 2.1515e+01 + 1.7651e+02 + 1.8989e+03 + 9.1241e+01 + 3.0455e+02 + 6.3560e+00 + 3.4394e+00 + 1.5886e+02 + 1.8780e+02 + 2.6561e+01 + 8.6579e+00 + 1.1032e+02 + 2.1287e+01 + 8.0285e+00 + 7.6977e+01 + 1.4832e+02 + 9.7178e+01 + 6.7131e+00 + 8.8631e+01 + 3.3340e+02 + 2.7838e+01 + 1.1663e+01 + 0 + 7.1250e+01 + 3.6976e-01 + 1.0361e+01 + 3.8551e+00 + 8.1569e+01 + 5.4637e+01 + 2.3502e+01 + 9.0447e+01 + 5.7162e+01 + 1.6285e+02 + 3.0587e+02 + 6.3233e+00 + 5.9416e+01 + 4.6966e+01 + 5.6661e+01 + 8.1568e+02 + 4.7723e+01 + 2.7702e+02 + 3.2809e+02 + 1.1359e+02 + 1.1709e+01 + 3.3970e+01 + 9.1338e-01 + 1.2267e+02 + 5.9979e+01 + 7.4911e+00 + 1.2504e+01 + 2.4209e+01 + 4.0011e+02 + 2.6358e+02 + 2.5931e+01 + 3.6895e+01 + 2.5478e+02 + 6.8701e+00 + 1.2626e+01 + 2.3784e+01 + 3.1599e+00 + 5.1518e+00 + 0 + 1.0677e+02 + 1.5783e+01 + 3.0701e+01 + 6.4990e+01 + 4.3088e+01 + 3.1124e+01 + 5.1718e+00 + 4.8085e+01 + 5.3479e+00 + 2.1246e+00 + 8.2078e-02 + 2.1636e+01 + 5.2057e+01 + 2.5625e+01 + 9.7502e+00 + 3.6203e+01 + 4.6267e+00 + 3.1906e+00 + 9.5783e+00 + 6.3749e+00 + 3.6845e+00 + 5.7848e+00 + 8.2368e+00 + 6.8726e+00 + 4.1305e+01 + 1.9885e+00 + 7.5713e+00 + 1.2311e+00 + 5.0811e+00 + 2.1547e+01 + 3.0300e+01 + 4.5504e+01 + 9.0939e+00 + 1.0370e+01 + 7.1259e+00 + 1.4133e+01 + 2.6102e+01 + 5.0720e+00 + 1.2085e+01 + 7.1347e-01 + 6.7509e-01 + 4.0925e+00 + 7.4541e+00 + 1.8466e+02 + 1.0455e+01 + 7.4481e+00 + 6.2425e+00 + 8.8602e+00 + 3.9992e+01 + 6.8910e+00 + 5.1607e+00 + 1.5490e+01 + 5.5905e+00 + 2.7378e+01 + 1.0801e+01 + 2.3751e+01 + 1.1426e+01 + 8.4732e+00 + 6.8984e+00 + 3.4163e+00 + 2.0875e+02 + 1.2158e+01 + 3.5632e+00 + 4.1589e+00 + 0 + 1.8479e+00 + 8.4788e+00 + 1.2779e+00 + 3.5306e-02 + 7.0611e-02 + 3.5306e-02 + 3.0393e+00 + 0 + 4.2057e+00 + 3.0095e+01 + 2.0128e+01 + 5.7737e+00 + 3.1540e+01 + 1.4739e+02 + 1.8314e+01 + 3.2846e+01 + 1.4511e+01 + 1.9235e+01 + 0 + +``` + +```matlab + +>> 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 + 256 34.755449 + 257 4.359736 + 258 5.741187 + 259 15.989432 + 261 45.399798 + 264 2.462250 + 267 6.424390 + 268 66.503024 + 273 73.935542 + 275 11.130530 + 296 3.684256 + 304 9.970486 + 305 28.031419 + 311 1.352414 + 318 40.905330 + 322 11.722703 + 325 30.793455 + 326 42.716264 + 329 10.023429 + 330 32.260491 + 334 25.495269 + 335 36.870098 + 336 42.948416 + 339 87.963238 + 340 228.668981 + 341 99.146097 + 342 28.749899 + 343 9.622160 + 346 1.359974 + 347 54.213640 + 348 107.547742 + 349 116.106427 + 352 299.102890 + 356 14.333164 + 357 20.479493 + 362 144.908794 + 365 14.952535 + 366 25.976099 + 371 268.149429 + 372 12.353605 + 373 4.526119 + 376 104.664655 + 377 91.264814 + 379 209.329940 + 381 196.452926 + 383 4.812125 + 387 1.387719 + 388 50.732954 + 389 118.633179 + 391 212.528679 + 392 37.744725 + 393 30.102473 + 394 320.669960 + 395 0.000000 + 399 41.450044 + 410 141.123026 + 412 405.347359 + 413 12.875247 + 414 117.612150 + 441 8.989886 + 446 74.655250 + 448 89.566395 + 451 37.992598 + 456 40.599701 + 465 37.339465 + 466 142.928780 + 467 9.122607 + 472 53.463843 + 476 93.289532 + 477 57.155319 + 484 19.139209 + 1001 5.491474 + 1002 85.213352 + 1004 170.642969 + 1017 90.453986 + 1030 57.810669 + 1034 7.372961 + 1035 9.614944 + 1037 1.846687 + 1038 17.646937 + 1039 153.910670 + 1041 119.835954 + 1044 5.010210 + 1 2.691959 + 2 379.300890 + 3 13.497203 + 4 2.462250 + 6 19.718182 + 7 200.667783 + 8 93.618235 + 9 25.650544 + 10 26.344823 + 11 65.285854 + 12 21.514761 + 13 176.510003 + 14 1898.884523 + 15 91.241365 + 16 304.552394 + 17 6.355976 + 18 3.439437 + 19 158.859588 + 20 187.802059 + 21 26.561371 + 22 8.657907 + 23 110.316703 + 26 21.286647 + 28 8.028500 + 29 76.976887 + 33 148.320170 + 34 97.178361 + 35 6.713123 + 36 88.631285 + 37 333.404629 + 38 27.838269 + 40 11.662869 + 41 0.000000 + 42 71.250154 + 43 0.369757 + 44 10.360736 + 45 3.855089 + 51 81.568715 + 52 54.636552 + 53 23.501931 + 54 90.446620 + 55 57.162095 + 56 162.850196 + 57 305.874565 + 58 6.323299 + 59 59.415851 + 60 46.966205 + 62 56.660855 + 63 815.675312 + 64 47.723188 + 65 277.021471 + 66 328.086215 + 67 113.590454 + 68 11.709047 + 69 33.969900 + 71 0.913379 + 72 122.671912 + 73 59.978744 + 74 7.491057 + 75 12.504248 + 76 24.208529 + 77 400.110964 + 78 263.576362 + 79 25.930889 + 80 36.895259 + 81 254.783774 + 82 6.870138 + 84 12.625935 + 85 23.783568 + 86 3.159890 + 87 5.151827 + 88 0.000000 + 89 106.765711 + 90 15.783445 + 91 30.701284 + 92 64.989933 + 93 43.087958 + 94 31.124285 + 95 5.171761 + 96 48.085148 + 97 5.347890 + 99 2.124571 + 100 0.082078 + 101 21.635603 + 102 52.057076 + 103 25.625192 + 104 9.750228 + 105 36.202865 + 107 4.626653 + 108 3.190574 + 109 9.578291 + 110 6.374896 + 111 3.684453 + 112 5.784829 + 113 8.236760 + 114 6.872598 + 115 41.304826 + 116 1.988474 + 118 7.571316 + 119 1.231125 + 120 5.081094 + 121 21.547440 + 122 30.299927 + 123 45.503740 + 124 9.093912 + 132 10.369658 + 133 7.125935 + 134 14.133228 + 135 26.102416 + 136 5.071976 + 137 12.085286 + 138 0.713469 + 139 0.675086 + 140 4.092547 + 141 7.454102 + 142 184.663991 + 143 10.455368 + 144 7.448129 + 146 6.242521 + 147 8.860180 + 148 39.991951 + 149 6.891026 + 150 5.160709 + 151 15.489599 + 152 5.590467 + 153 27.378151 + 154 10.801195 + 162 23.750968 + 166 11.426264 + 167 8.473236 + 168 6.898371 + 170 3.416283 + 171 208.746883 + 172 12.158394 + 173 3.563165 + 174 4.158866 + 175 0.000000 + 176 1.847873 + 177 8.478820 + 178 1.277897 + 179 0.035306 + 180 0.070611 + 181 0.035306 + 182 3.039279 + 183 0.000000 + 184 4.205715 + 185 30.094936 + 186 20.128055 + 187 5.773718 + 188 31.539990 + 189 147.387148 + 190 18.314164 + 191 32.846011 + 192 14.511067 + 193 19.235467 + 194 0.000000 + +``` + +Сохранил вектор оценок результативности в отдельном бинарном (mat) файле: + +```matlab + +>> save res.mat Res -mat + +``` + +Представил распределение оценок результативности в виде гистограммы с 20 интервалами и с обозначением осей: + +```matlab + +>> hist(Res,20) +>> xlabel('Results ') +>> ylabel('Number of Unis ') + +``` + +![Распределение оценок результативности](photos/figure1.PNG) + +Сохранил изображение гистограммы в файле формата jpg + +```matlab + +>> saveas(gcf, 'Hist.jpg ', 'jpg ') +DEBUG: FC_WEIGHT didn't match + +``` + + +Рассчитал и отобразил оценку корреляции обобщенной результативности с финансированием, выделенным на проведение НИР: + +```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 + +``` + +## 3 \ No newline at end of file diff --git a/ТЕМА2/res.mat b/ТЕМА2/res.mat new file mode 100644 index 0000000..a136930 Binary files /dev/null and b/ТЕМА2/res.mat differ