ответвлено от main/it-labs
459 строки
16 KiB
Markdown
459 строки
16 KiB
Markdown
# Отчёт по Теме 2
|
|
|
|
Латышев Герман, А-03-24
|
|
|
|
## 1 Настройка каталога
|
|
|
|
# Установили путь к папке **ТЕМА2**
|
|
|
|
## 2 Изучение и работа с файлом dan_vuz.txt
|
|
|
|
# Изучили файл
|
|
|
|
# Прочитали данные из файла:
|
|
|
|
```matlab
|
|
>> XX=load('dan_vuz.txt')
|
|
XX =
|
|
|
|
Columns 1 through 10:
|
|
|
|
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 0
|
|
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 0
|
|
1.9900e+02 2.4167e+05 1.0000e+00 0 1.0000e+00 5.0000e+00 5.0000e+00 2.0000e+00 0 0
|
|
2.0000e+02 6.1990e+05 3.0000e+00 1.0000e+00 1.0000e+00 2.8000e+01 0 2.4000e+01 0 0
|
|
...
|
|
```
|
|
|
|
# Проверили размерность матрицы XX:
|
|
|
|
```matlab
|
|
>> size(XX)
|
|
|
|
ans =
|
|
|
|
|
|
|
|
290 15
|
|
```
|
|
|
|
|
|
# Выяснил, что в файле находятся данные о 290 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
|
|
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
|
|
13 16 8 64 20 38 10 0 0 20 8
|
|
8 0 0 19 0 15 0 0 12 5 12
|
|
8 7 7 63 42 121 23 1 12 11 3
|
|
6 1 4 33 23 55 4 0 0 8 1
|
|
4 2 0 19 0 11 1 0 3 4 10
|
|
7 6 0 64 11 45 7 0 0 4 9
|
|
4 2 0 72 6 73 41 0 5 6 6
|
|
1 1 0 11 1 14 8 0 5 4 2
|
|
0 0 0 7 0 0 0 0 2 1 4
|
|
0 0 0 1 0 4 0 0 1 0 0
|
|
5 3 2 138 19 181 3 0 22 12 1
|
|
6 1 0 21 11 14 3 0 4 5 2
|
|
16 7 1 147 24 154 14 0 4 12 3
|
|
1 9 7 52 0 23 0 0 0 19 2
|
|
1 2 5 14 2 31 10 0 0 5 3
|
|
0 0 6 31 11 26 6 0 1 3 11
|
|
4 8 0 49 13 91 19 0 12 11 7
|
|
2 1 0 40 6 148 2 0 6 8 2
|
|
|
|
...
|
|
```
|
|
|
|
# Составили матрицу корреляций между показателями результативности:
|
|
|
|
```matlab
|
|
>> R=corr(X)
|
|
|
|
R =
|
|
|
|
Columns 1 through 10:
|
|
|
|
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
|
|
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
|
|
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
|
|
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
|
|
3.8123e-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
|
|
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
|
|
3.1487e-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
|
|
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
|
|
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
|
|
4.8811e-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
|
|
3.9815e-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
|
|
|
|
Column 11:
|
|
|
|
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
|
|
```
|
|
|
|
# Используя метод главных компонент, получим собственные значения и собственные векторы от квадратичной формы:
|
|
|
|
```matlab
|
|
>> [vect,lambda]=eig(X'*X)
|
|
vect =
|
|
|
|
Columns 1 through 10:
|
|
|
|
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
|
|
-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
|
|
-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
|
|
-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
|
|
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
|
|
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
|
|
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
|
|
-9.9994e-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
|
|
-1.6282e-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
|
|
1.7002e-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
|
|
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
|
|
|
|
Column 11:
|
|
|
|
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
|
|
|
|
lambda =
|
|
|
|
Diagonal Matrix
|
|
|
|
Columns 1 through 10:
|
|
|
|
2.2947e+01 0 0 0 0 0 0 0 0 0
|
|
0 1.9317e+03 0 0 0 0 0 0 0 0
|
|
0 0 2.5940e+03 0 0 0 0 0 0 0
|
|
0 0 0 3.4573e+03 0 0 0 0 0 0
|
|
0 0 0 0 5.6252e+03 0 0 0 0 0
|
|
0 0 0 0 0 8.6721e+03 0 0 0 0
|
|
0 0 0 0 0 0 1.8915e+04 0 0 0
|
|
0 0 0 0 0 0 0 4.7523e+04 0 0
|
|
0 0 0 0 0 0 0 0 5.7484e+04 0
|
|
0 0 0 0 0 0 0 0 0 2.2565e+05
|
|
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
|
|
|
|
Column 11:
|
|
|
|
0
|
|
0
|
|
0
|
|
0
|
|
0
|
|
0
|
|
0
|
|
0
|
|
0
|
|
0
|
|
7.4946e+06
|
|
```
|
|
|
|
# Выделим в матрице *lambda* собственные значения, расположенные на главной диагонали и представим их с заголовком на экране:
|
|
|
|
```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')
|
|
```
|
|
|
|
# Выделили наибольшее собственное значение и соотвествующий 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
|
|
```
|
|
|
|
# Рассчитали долю информации о результативности НИР, привели к целому числу и вывели на экран:
|
|
|
|
```matlab
|
|
>> Delt=100*SobMax/sum(Sobst)
|
|
Delt = 95.273
|
|
>> fprintf('Delta= %d \n ',round(Delt))
|
|
Delta= 95
|
|
```
|
|
|
|
# Рассчитали оценки обобщенной результативности в матрице ВУЗов и отобразили с указанным кодом 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
|
|
...
|
|
5.7737e+00
|
|
3.1540e+01
|
|
1.4739e+02
|
|
1.8314e+01
|
|
3.2846e+01
|
|
1.4511e+01
|
|
1.9235e+01
|
|
0
|
|
|
|
>> 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
|
|
...
|
|
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
|
|
...
|
|
187 5.773718
|
|
188 31.539990
|
|
189 147.387148
|
|
190 18.314164
|
|
191 32.846011
|
|
192 14.511067
|
|
193 19.235467
|
|
194 0.000000
|
|
```
|
|
|
|
# Сохранили вектор оценок результативности в бинарном файле:
|
|
|
|
```matlab
|
|
>> save res.mat Res -mat
|
|
```
|
|
|
|
# Представили распределение оценок результативности в виде гистограммы:
|
|
|
|
```matlab
|
|
>> hist(Res,20)
|
|
>> xlabel('Results ')
|
|
>> ylabel('Number of Unis ')
|
|
```
|
|
# Сохранили гистограмму в формате **.jpg**
|
|
|
|
```matlab
|
|
>> saveas(gcf, 'Hist.jpg ', 'jpg ')
|
|
```
|
|
|
|
# Рассчитали и отобразили оценку корреляции обобщенной результативности с финансированием:
|
|
|
|
```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 Создание файла (сценария) программы и её проверка
|
|
|
|
# Создали файл программы с названием **Prog1.m**:
|
|
|
|
|
|
|
|
# Изучили результаты выполнения программы и вывод сценария:
|
|
|
|
|
|
|
|
# На выходе имеем эхо-вывод:
|
|
|
|
|
|
|
|
#Гистограмма:
|
|
|
|
|
|
|
|
## 4 Оптимизация программы
|
|
|
|
# Изменили сценарий, путем добавления символа ";" в каждую строку программы. Эхо-вывод прекратился, также программа начала быстрее работать:
|
|
|
|
|
|
|
|
## 5 Создание файла с выводом
|
|
|
|
# Добавили в программу "fp=fopen('prtcl.txt ','w')" и "fclose(fp)", также добавили в каждой команде вывода файловую переменную "fp":
|
|
|
|
|
|
|
|
```matlab
|
|
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 92.541636
|
|
198 73.432513
|
|
199 5.885468
|
|
200 35.300393
|
|
201 70.208100
|
|
202 28.096191
|
|
203 87.136298
|
|
...
|
|
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
|
|
...
|
|
1041 119.835954
|
|
1044 5.010210
|
|
1 2.691959
|
|
2 379.300890
|
|
3 13.497203
|
|
4 2.462250
|
|
6 19.718182
|
|
7 200.667783
|
|
...
|
|
189 147.387148
|
|
190 18.314164
|
|
191 32.846011
|
|
192 14.511067
|
|
193 19.235467
|
|
194 0.000000
|
|
Correlation of Results and Money = 0.843710
|
|
```
|
|
|
|
## 6 Вывод в файл наименьшего, наибольшего, средного значения и стандартного отклонения оценок результативности:
|
|
|
|
```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);
|
|
``` |