итоговый отчет + 2 лаба

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)

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
+```