%求回归方程 clc, clear %x1,...,x6的数据和权重数据 % aw = xlsread(\'E:\a-建模\第六轮\结果\附件2.汽泵前置泵部分监测数据.xls\', 2,\'J3:P3603\'); aw = xlsread(\'E:\a-建模\第六轮\结果\附件3.汽轮机本体部分监测数据.xlsx\', 2,\'A17:X5938\'); % aw = xlsread(\'E:\a-建模\第六轮\结果\附件4.一次风机部分监测数据.xls\', 2,\'L21:P3412\'); %把x1,...,x6的数据和权重数据保存在纯文本文件zhb.txt中 w=aw(end,:); %提取权重向量 a=aw([1:end-1],:); %提取指标数据 a(:,[1,3])=-a(:,[1,3]); %把成本型指标转换成效益型指标,针对附件三 a(:,:) = -a(:,:); ra=tiedrank(a) %对每个指标值分别编秩，即对a的每一列分别编秩 [n,m]=size(ra); %计算矩阵sa的维数 RSR=mean(ra,2)/n %计算秩和比 W=repmat(w,[n,1]); WRSR=m*mean(ra.*W,2)/n %计算加权秩和比 [sWRSR, ind] = sort(WRSR); p=[1:n]/n; %计算累积频率 p(end)=1-1/(4*n) %修正最后一个累积频率，最后一个累积频率按1-1/(4*n)估计 Probit=norminv(p,0,1)+5 %计算标准正态分布的p分位数+5 X=[ones(n,1),Probit\']; %构造一元线性回归分析的数据矩阵 [ab,abint,r,rint,stats]=regress(sWRSR,X) %一元线性回归分析 WRSRfit=ab(1)+ab(2)*Probit %计算WRNR的估计值 % [sWRSRfit,ind]=sort(WRSRfit,\'descend\') %对WRNR的估计值按照从大到小排序 myp = Probit\'; myw = sort(WRSR); %方程检验 yuanshi = [0.754084649 0.829721651 0.734280548 0.733794539 0.744495448 0.744385963 0.72802354 0.661016138 0.89500779 0.895390987]; de = [0.701423111 0.783380847 0.678977312 0.67850058 0.689637931 0.689145903 0.674474351 0.630014879 0.875795584 0.879279344]; can = de - yuanshi; xiangdui = (can) ./ yuanshi