grey_relation: 计算灰色关联度

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Description

m个评价对象（如5中可比资产、3个竞标方案），n个指标的系统；使用n个指标，计算m-1个对比对象和参考对象之间的关联度。

Usage

grey_relation(df_vec, rownum, norm = "simp_col")

Arguments

df_vec	a data.frame in vector format with x0 ,x1,xi in rows,norm_by_row = False for time series（标准化第一列为1）,but true for others (xij for j = 1,..m 值差异较大时，标准指标第一行为1)
rownum	number of row
norm	标准化的方法。(1) "simp_col", 最简单的情况，如学习成绩、收入，适用于对象间差距较大，但指标（如年份）差异不大。以某一列为分母，进行标准化。（2）"simp_row",同上。（3）maxmin: 极差变换法（标准0-1变换,正向指标（越多越好）:适用于指标的量纲差距大，但是，每个指标在不同的对象间差距较小.(4)linear: 线性比例变换法（正向指标）

Value

grey relation

Author(s)

lgm

Examples

## df_vec ="x0= 20 30	24;x1=	8	10	9; x2=5	6	7"
df_vec ="20 30 24 8 10 9 5 6 7"
rownum <- 3
grey_relation(df_vec,3,norm="maxmin")

## 成绩例子
df_vec2 = "100	95	60 90	80	50 1	0.9	0.8"
grey_relation(df_vec2,3,norm="maxmin")

## 林木评估例子（标准化后值要在1左右）
df_vec3 = "24	15	840	246.43	985	1.05 18.2	12.5	1200	182.63	850	0.82 23.5	15	900	254.04	950	1.05 22.3	14	975	236.26	925	1 26.2	15.5	750	265.42	980	1.05 20.7	13	1050	208.91	930	0.94"
grey_relation(df_vec3,6,"maxmin")

##公路建设招标例子(x0,x1,x2,x3 在行里)（标准化后值要在1左右
df3 <- "1.1 1.3 5 110 1.1 1.8 4	80 1.2 1.5 3 110 1.5 1.3 5 100"
grey_relation(df3,4,"linear")

## 土地评估例子
land = "4.51 4.4  4.59  4.56  4.46  4.59  4.55  4.43  4.37  4.64  4.56  4.25 4.4  4.16  4.63 1  1  1  2.33  2.8  2.26  2.48  2.6 2.6  2  2  1  1  3.2  2 1  1  1  1.7  2  2  1.8  2.09  2 1.57  2  2  1  2.17  2 1.2  1  1  1.17  1.06  3.3  1.32  1.21  1.33  3  3  3  1.25  4  1.5 2.21  2.14  2  1.17  1.09  1.09  1.32  1.21  1.33  1  1.29  1.33  2  1.2  1.5 1 4 1 2 4 4 4 3 1 4 1 4 1  1   1 2.46  2.59  2.24  3.27  3.23  3.45 3.06  3.25  3.29  3.23  3.12  2.8  2.7  3.44  3.59 7.2  6.7  7.7  5.9  8.1  7.2  5.7 5.7  6.8  7.8  5.6  7.1  6.6  5.7  6 1.14  3.16  1.84  10.73  1.33 2.99  1.42  2.34  5.72  3.01 2.01  1.52  4.35  1.27  2.62"
grey_relation(land,9,"maxmin")

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