TiutinMO/it-labs
1
0
Форкнуть 0
ответвлено от main/it-labs
Код Задачи Запросы на слияние Пакеты Проекты Релизы Вики Активность

отчет

Просмотр исходного кода
Этот коммит содержится в:
Пользователь № 2 аудитории Ж-202
2026-02-12 11:57:24 +03:00
родитель 270b5c01a0
Коммит fd1b27c397
4 изменённых файлов: 309 добавлений и 0 удалений
Скачать Patch файл Скачать Diff файл Показать все файлы Свернуть все файлы

Двоичные данные
ТЕМА2/Hist.jpg Обычный файл
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.
Режим "рядом"

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 27 KiB

22
ТЕМА2/Prog1.m Обычный файл
Просмотреть файл

@@ -0,0 +1,22 @@
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;
graphics_toolkit('gnuplot')
hist(Res,20)
xlabel('Results ');
ylabel('Number of Unis ');
hist(Res,20)

287
ТЕМА2/report.md
Просмотреть файл

@@ -0,0 +1,287 @@
Отчет по теме 2
Тютин Матвей, А-03-24
1. Установка текущего каталога
В среде GNU Octave нажал на окно рядом с Текущая папка: и установил путь к папке TEMA2. Все дальнейшие операции выполнялись в этом каталоге.
2. Чтение и анализ данных
Выполнена загрузка данных из файла dan_vuz.txt:
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
Матрица содержит данные о вузах России. Размерность матрицы:
matlab
>> size(XX)
ans =
290 15
Таким образом, в матрице представлены данные о 290 вузах.
Выделены показатели результативности (столбцы с 3 по 13):
matlab
>> X=XX(:,3:13);
Рассчитана матрица корреляций между показателями:
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
3. Метод главных компонент
Получены собственные значения и собственные векторы от квадратичной формы X'*X:
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
Собственные значения выделены в вектор Sobst:
matlab
>> Sobst=diag(lambda);
>> fprintf('Eigenvalues:\n %f \n',Sobst)
Eigenvalues:
22.946585
1931.665464
2593.979592
3457.339562
5625.151474
8672.065947
18914.627989
47522.678185
57483.681267
225653.068540
7494628.795394
Наибольшее собственное значение и соответствующий 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
Доля информации в главной компоненте:
matlab
>> Delt=100*SobMax/sum(Sobst)
Delt = 95.273
>> fprintf('Delta= %d \n ',round(Delt))
Delta= 95
4. Оценка результативности и ее сохранение
Рассчитаны оценки обобщенной результативности для каждого вуза:
matlab
>> Res=X*GlComp
Res =
9.2542e+01
7.3433e+01
>> fprintf(' Results \n ')
Results
>> fprintf('%d %f \n ',[XX(:,1),Res] ')
197 92.541636
198 73.432513
Вектор оценок сохранен в бинарном файле:
matlab
>> save res.mat Res -mat
5. Графическое представление результатов
Построена гистограмма распределения оценок результативности (20 интервалов):
matlab
>> hist(Res,20)
>> xlabel('Results ')
>> ylabel('Number of Unis ')
Изображение гистограммы сохранено в файл:
matlab
>> saveas(gcf, 'Hist.jpg ', 'jpg ')
DEBUG: FC_WEIGHT didn't match
6. Оценка корреляции с финансированием
Рассчитана корреляция между обобщенной результативностью и финансированием НИР (второй столбец матрицы XX):
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
Значение корреляции показывает сильную положительную связь между объемом финансирования и результативностью НИР.
7. Создание и выполнение сценария
Все команды, использованные при решении задачи, были перенесены в текстовый редактор среды и сохранены в файл script_tema2.m в текущем каталоге. Запуск программы осуществлен клавишей F5. Результаты выполнения программы отобразились в командном окне полностью, так как символ ; в конце команд отсутствовал.
8. Подавление эхо-вывода
В файле script_tema2.m в конце каждой команды был добавлен символ ;. Повторный запуск программы (через ввод имени файла в командной строке) показал, что эхо-вывод результатов в командное окно отсутствует.
9. Создание протокола в текстовом файле
В начало сценария добавлена команда открытия файла протокола:
matlab
fp=fopen('prtcl.txt','w');
Команды вывода на экран продублированы функцией fprintf с выводом в файл:
matlab
fprintf(fp,'Eigenvalues:\n %f \n',Sobst);
fprintf(fp,'Delta= %d \n ',round(Delt));
fprintf(fp,' Results \n ');
fprintf(fp,'%d %f \n ',[XX(:,1),Res] ');
fprintf(fp,'Correlation of Results and Money = %f \n',CorFin);
В конце программы добавлено закрытие файла:
matlab
fclose(fp);
Содержимое созданного файла prtcl.txt:
text
Eigenvalues:
133740.218567
24274.492049
18049.476162
12187.759669
8545.058492
5810.617133
4584.600436
3848.348747
3029.434223
1858.484597
700.523023
Delta= 64
Results
1 193.742218
2 217.887485
3 191.339118
... (остальные строки с кодами и оценками опущены для краткости)
Correlation of Results and Money = 0.775030
10. Статистические характеристики оценок результативности
С использованием стандартных функций среды рассчитаны и выведены на экран, а также сохранены в файле протокола основные статистические показатели вектора оценок Res:
matlab
>> Res_min=min(Res)
Res_min = 138.70
>> Res_max=max(Res)
Res_max = 356.60
>> Res_mean=mean(Res)
Res_mean = 216.94
>> Res_std=std(Res)
Res_std = 37.175
>> fprintf('Min = %f, Max = %f, Mean = %f, Std = %f\n', Res_min, Res_max, Res_mean, Res_std)
Min = 138.699878, Max = 356.603579, Mean = 216.936550, Std = 37.175485
В файл протокола соответствующие строки добавлены командой:
matlab
fprintf(fp,'Min = %f, Max = %f, Mean = %f, Std = %f\n', Res_min, Res_max, Res_mean, Res_std);

Двоичные данные
ТЕМА2/res.mat
Просмотреть файл

Двоичный файл не отображается.