diff --git a/ТЕМА1/report (2).md b/ТЕМА1/report (2).md index a37b204..0b582e1 100644 --- a/ТЕМА1/report (2).md +++ b/ТЕМА1/report (2).md @@ -509,25 +509,21 @@ D(3,5)>=20 ## 11 Использование графических функций - Функция построения графиков: ```matlab ->> graphics_toolkit('gnuplot') >> plot(D(1,:),B([2,4],1:6)) ``` ![Скриншот графиков](assets/figure3.PNG) - Функция расчета и построения гистограммы: ```matlab ->> graphics_toolkit('gnuplot') >> hist(A(:),6) ``` ![Скриншот гистограммы](assets/figure4.PNG) - Функция pie(): ```matlab ->> graphics_toolkit('gnuplot') >> pie(C) ``` ![Скриншот функции](assets/figure5.PNG) - Функция bar(): ```matlab ->> graphics_toolkit('gnuplot') >> bar(C) ``` ![Скриншот функции](assets/figure6.PNG) diff --git a/ТЕМА2/Hist.jpg b/ТЕМА2/Hist.jpg new file mode 100644 index 0000000..dc083c7 Binary files /dev/null and b/ТЕМА2/Hist.jpg differ diff --git a/ТЕМА2/report.md b/ТЕМА2/report.md new file mode 100644 index 0000000..cb1c80e --- /dev/null +++ b/ТЕМА2/report.md @@ -0,0 +1,221 @@ +# Отчет + +Иванов Артём А-03-24 + +## 1 Установил в качестве текущей папку TEMA2\ + +![Скриншот выбора текущей папки](s1.PNG) + +*Прочитал данные из файла dan_vuz.txt командой + +***matlab +>> XX=load('dan_vuz.txt') + +XX = + + Columns 1 through 7: + + 1.9700e+02 1.3717e+06 8.0000e+00 4.0000e+00 2.0000e+00 5.3000e+01 7.0000e+00 + 1.9800e+02 7.3820e+05 4.0000e+00 5.0000e+00 6.0000e+00 7.1000e+01 5.0000e+00 + 1.9900e+02 2.4167e+05 1.0000e+00 0 1.0000e+00 5.0000e+00 5.0000e+00 + 2.0000e+02 6.1990e+05 3.0000e+00 1.0000e+00 1.0000e+00 2.8000e+01 0 + 2.0100e+02 1.7553e+06 7.0000e+00 1.0000e+01 6.0000e+00 5.4000e+01 7.0000e+00 + 2.0200e+02 5.7215e+05 0 2.0000e+00 2.0000e+00 2.2000e+01 7.0000e+00 + 2.0300e+02 1.4322e+06 0 6.0000e+00 1.1000e+01 3.0000e+01 8.0000e+00 + 2.0400e+02 1.3277e+06 5.0000e+00 2.0000e+00 0 7.8000e+01 3.0000e+00 + 2.0500e+02 4.9080e+05 7.0000e+00 0 0 2.0000e+01 0 + 2.0600e+02 6.3472e+05 1.0000e+00 1.0000e+00 1.0000e+00 1.2000e+01 3.0000e+00 + 2.0700e+02 7.4157e+05 8.0000e+00 4.0000e+00 3.0000e+00 3.3000e+01 1.0000e+00 + +``` + +* Проверил размерность матрицы ХХ + +```matlab + +>> size(XX) +ans = + + 290 15 +``` +Получил данные о 15 вузах + +*Выделил в отдельную матрицу данные о показателях 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 +``` + +*Рассчитал матрицу корреляций между показателями результативности: + +```matlab +>> R=corr(X) +R = + + Columns 1 through 7: + + 1.0000e+00 4.4320e-01 4.5229e-01 4.4779e-01 3.8123e-01 4.6516e-01 3.1487e-01 + 4.4320e-01 1.0000e+00 8.5319e-01 8.5331e-01 8.6240e-01 8.5436e-01 5.5145e-01 + 4.5229e-01 8.5319e-01 1.0000e+00 8.4660e-01 8.8651e-01 9.0335e-01 5.5091e-01 + 4.4779e-01 8.5331e-01 8.4660e-01 1.0000e+00 8.7038e-01 9.3849e-01 7.0924e-01 + 3.8123e-01 8.6240e-01 8.8651e-01 8.7038e-01 1.0000e+00 9.3605e-01 5.7668e-01 + 4.6516e-01 8.5436e-01 9.0335e-01 9.3849e-01 9.3605e-01 1.0000e+00 6.3033e-01 + 3.1487e-01 5.5145e-01 5.5091e-01 7.0924e-01 5.7668e-01 6.3033e-01 1.0000e+00 + 6.5579e-02 2.5082e-02 3.8840e-03 4.9500e-02 3.7562e-02 4.7121e-02 7.9448e-02 + 2.9153e-01 4.2348e-01 4.4396e-01 4.5873e-01 3.8322e-01 4.7592e-01 4.1878e-01 + 4.8811e-01 8.2170e-01 7.8358e-01 8.5183e-01 7.7266e-01 8.3810e-01 6.2936e-01 + 3.9815e-01 2.6183e-01 2.6408e-01 3.4420e-01 1.8751e-01 3.3118e-01 2.8287e-01 + + Columns 8 through 11: + + 6.5579e-02 2.9153e-01 4.8811e-01 3.9815e-01 + 2.5082e-02 4.2348e-01 8.2170e-01 2.6183e-01 + 3.8840e-03 4.4396e-01 7.8358e-01 2.6408e-01 + 4.9500e-02 4.5873e-01 8.5183e-01 3.4420e-01 + 3.7562e-02 3.8322e-01 7.7266e-01 1.8751e-01 + 4.7121e-02 4.7592e-01 8.3810e-01 3.3118e-01 + 7.9448e-02 4.1878e-01 6.2936e-01 2.8287e-01 + 1.0000e+00 4.7985e-02 5.6462e-02 1.3662e-01 + 4.7985e-02 1.0000e+00 6.2616e-01 4.5537e-01 + 5.6462e-02 6.2616e-01 1.0000e+00 3.8799e-01 + 1.3662e-01 4.5537e-01 3.8799e-01 1.0000e+00 +``` +* Пусть для исследования результативности применяется метод главных компонент, основу которого составляет получение собственных значений и собственных векторов от квадратичной формы: + +```matlab +>> [vect,lambda]=eig(X'*X) +vect = +``` + +*В матрице lambda собственные значения расположены в возрастающем порядке на диагонали. Выделил их в отдельный вектор: + +```matlab +>> Sobst=diag(lambda) +Sobst = + + 2.2947e+01 + 1.9317e+03 + 2.5940e+03 + 3.4573e+03 + 5.6252e+03 + 8.6721e+03 + 1.8915e+04 + 4.7523e+04 + 5.7484e+04 + 2.2565e+05 + 7.4946e+06 +``` +*Представил 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') +``` + +*Выделил наибольшее собственное значение 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 +``` + +*Рассчитал долю информации о результативности НИР, содержащуюся в главной компоненте и отобразил ее на экране: +```matlab +>> Delt=100*SobMax/sum(Sobst) +Delt = 95.273 +>> 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 +>> fprintf(' Results \n ') + Results + >> fprintf('%d %f \n ',[XX(:,1),Res] ') +197 92.541636 + 198 73.432513 + 199 5.885468 +``` + +*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 ') +``` + +*Сохранил изображение гистограммы в файле формата jpg +```matlab +>> saveas(gcf, 'Hist.jpg ', 'jpg ') +``` + +*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 +``` diff --git a/ТЕМА2/res.mat b/ТЕМА2/res.mat new file mode 100644 index 0000000..e61ea1e Binary files /dev/null and b/ТЕМА2/res.mat differ