отчет

ТЕМА2/prog.m

@@ -0,0 +1,32 @@
+fp=fopen('prtcl.txt ','w')
+XX=load('dan_vuz.txt');
+size(XX);
+X=XX(:,3:13);
+R=corr(X);
+[vect,lambda]=eig(X'*X);
+Sobst=diag(lambda);
+fprintf(fp,'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(fp, ' Results \n ');
+fprintf(fp,'%d  %f \n ',[XX(:,1),Res] ');
+save res.mat Res -mat;
+hist(Res,20);
+xlabel('Results ');
+ylabel('Number of Unis ');
+saveas(gcf, 'Hist.jpg ', 'jpg ');
+CorFin=corr(Res,XX(:,2));
+fprintf(fp, 'Correlation of Results and Money = %f \n',CorFin');
+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);
+fclose(fp);

ТЕМА2/prtcl.txt

@@ -0,0 +1,319 @@
+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 
+ Results 
+ 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 
+ Correlation of Results and Money = 0.843710 
+Min   0.000000 
+ Max   1898.884523 
+ Mean = 67.928804 
+ Std = 145.954386 
+ 

ТЕМА2/report.md

@@ -4,11 +4,13 @@
 
 ## 1 Установил в качестве текущей папку TEMA2\
 
-![Скриншот выбора текущей папки](s1.PNG)
+![Скриншот выбора текущей папки](assets/figure0.png)
 
-*Прочитал данные из файла dan_vuz.txt командой
+##2 Работа с файлом
 
-***matlab
+-Прочитал данные из файла dan_vuz.txt командой
+
+```matlab
 >> XX=load('dan_vuz.txt')
 
 XX =
@@ -29,7 +31,7 @@ XX =
 
 ```
 
-* Проверил размерность матрицы ХХ
+- Проверил размерность матрицы ХХ
 
 ```matlab
 
@@ -40,7 +42,7 @@ ans =
 ```
 Получил данные о 15 вузах
 
-*Выделил в отдельную матрицу данные о показателях результативности
+-Выделил в отдельную матрицу данные о показателях результативности
 
 ```matlab
 >> X=XX(:,3:13)
@@ -60,7 +62,7 @@ X =
       9      5      6     24      8     36      5      0      1      4     14
 ```
 
-*Рассчитал матрицу корреляций между показателями результативности:
+-Рассчитал матрицу корреляций между показателями результативности:
 
 ```matlab
 >> R=corr(X)
@@ -94,14 +96,14 @@ R =
    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:
+- 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,lambda]=eig(X'-X)
 vect =
 ```
 
-*В матрице lambda собственные значения расположены в возрастающем порядке на диагонали. Выделил их в отдельный вектор:
+-В матрице lambda собственные значения расположены в возрастающем порядке на диагонали. Выделил их в отдельный вектор:
 
 ```matlab
 >> Sobst=diag(lambda)
@@ -119,7 +121,7 @@ Sobst =
    2.2565e+05
    7.4946e+06
 ```
-*Представил их на экране с заголовком:
+-Представил их на экране с заголовком:
 
 ```matlab
 >> fprintf('Eigenvalues:\n %f \n',Sobst)
@@ -148,7 +150,7 @@ Eigenvalues:
 >> fprintf('\n')
 ```
 
-*Выделил наибольшее собственное значение и соответствующий ему собственный вектор:
+-Выделил наибольшее собственное значение и соответствующий ему собственный вектор:
 
 ```matlab
 >> SobMax=Sobst(end)
@@ -169,18 +171,18 @@ GlComp =
    1.7425e-02
 ```
 
-*Рассчитал долю информации о результативности НИР, содержащуюся в главной компоненте и отобразил ее на экране:
+-Рассчитал долю информации о результативности НИР, содержащуюся в главной компоненте и отобразил ее на экране:
 ```matlab
->> Delt=100*SobMax/sum(Sobst)
+>> 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:
+-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=X-GlComp
 Res =
 
    9.2542e+01
@@ -194,28 +196,72 @@ Res =
  199  5.885468
 ```
 
-*Сохранил вектор оценок результативности в отдельном бинарном (mat) файле:
+-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:
+-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
+-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:
+-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. Создание файла программы (сценария). Проверка выполнения программы. Файл Hist.jpg
+
+- Создал файл программы Prog1.m:
+
+![Скриншот программы](assets/figure1.png)
+
+- Проверил вывод сценария, выводится лишнее:
+
+![Скриншот вывода](figure2.png)
+
+- Гистограмма:
+
+![Скриншот гистограммы](Hist.jpg)
+
+## 4 Изменения файла с командами:
+
+- Изменил сценарий (добавил ;), чтобы избавиться от эхо-вывода. Сценарий стал выполняться быстрее.
+
+![Скриншот с выводом, сценарием](assets/figure3.png)
+
+## 5 Создаем файл с выводом
+
+- изменил код:
+
+добавил fp=fopen('prtcl.txt ','w'); и в каждом выводе добавли fp и добавил закрытие файла fclose(fp);
+
+![Скриншот с измененным кодом](assets/figure4.png)
+
+![Скриншот с выводом в файл](assets/figure5.png)
+
+## 6 Вывод в файл мин. , макс. , среднего, стандартного	 отклонения.
+
+```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);
+```
+
+