耦合协调度 |
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耦合协调度
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# 主成分分析（PCA） # 1、作用 耦合协调度模型用于分析事物的协调发展水平。耦合度指两个或两个以上系统之间的相互作用影响，实现协调发展的动态关联关系，可以反映系统之间的相互依赖相互制约程度。协调度指耦合相互作用关系中良性耦合程度的大小，它可体现出协调状况的好坏。 # 2、输入输出描述输入:至少两项或以上的定量变量.输出:以样本（行）为单位，各个单位综合各个变量的耦合协调程度 # 3、案例示例案例：以 2018 年东部地区科技金融与技术创新的耦合协调关系进行分析。 # 4、案例数据
输出结果 1：耦合协调度计算结果 项 耦合度 C 值 协调指数 T 值 耦合协调度 D 值 协调等级 耦合协调程度 北京市 1 0.01 0.1 2 严重失调 天津市 1 0.108 0.3286335345030997 4 轻度失调 河北省 1 0.206 0.4538722287164087 5 濒临失调 辽宁省 1 0.304 0.5513619500836089 6 勉强协调 上海市 1 0.402 0.6340346993658943 7 初级协调 江苏省 1 0.5 0.7071067811865476 8 中级协调 浙江省 1 0.598 0.7733045971672482 8 中级协调 福建省 1 0.696 0.8342661445845684 9 良好协调 山东省 1 0.794 0.8910667763978186 9 良好协调 广东省 1 0.892 0.9444575162494075 10 优质协调 海南省 1 0.99 0.99498743710662 10 优质协调分析:由表可知，北京市的科技金融和技术创新的耦合度协调等级最低，达到严重失调的程度，而广东省和海南省的科技金融和技术创新的耦合度协调等级最高，达到优质协调的程度。 输出结果 2：耦合协调度等级划分标准 协调等级 协调程度 1 极度失调 2 严重失调 3 中度失调 4 轻度失调 5 濒临失调 6 勉强协调 7 初级协调 8 中级协调 9 良好协调 10 优质协调图表说明：耦合协调度等级划分标准如上表所示。 # 7、注意事项 输入变量必须进行数据归一化处理，且介于 0~1 之间，这样最终计算得到的 D 值才会介于 0~1 之间，并且得到正确的耦合协调度等级判断； 耦合协调度研究系统与系统之间的耦合协调情况。系统通常会由多个指标表示，此时需要将多个指标"合并"成一个。一般情况下可使用两种方法，分别是主成分分析或熵值法进行处理。 # 8、模型理论耦合最早是作为一个物理学的概念，指 2 个或 2 个以上系统或运动形式通过各种相互作用而彼此影响的现象 ，多个系统相互作用耦合度模型可以用一下模型表示
[1] Scientific Platform Serving for Statistics Professional 2021. SPSSPRO. (Version 1.0.11)[Online Application Software]. Retrieved from https://www.spsspro.com. [2] 陈伟忠,周春应. 中国区域科技金融与技术创新耦合协调度分析[J]. 生产力研究,2021(6):113-118. [3] 贾路,任宗萍,李占斌,等. 基于耦合协调度的大理河流域径流和输沙关系分析[J]. 农业工程学报,2020,36(11):86-94. |
Step1：新建分析；Step2：上传数据； Step3：选择对应数据打开后进行预览，确认无误后点击开始分析；
step4：选择【耦合协调度】；step5：查看对应的数据数据格式，【耦合协调度】要求特征序列为定量变量，分为正向指标变量和负向指标变量，且正向指标变量和负向指标变量的个数之和大于等于两项。step6：（放入变量协调系数 T：如果自己有协调系数数据，那么可放置在页面对应框中，此时，SPSSPRO 不会自动计算协调指数，而是直接使用用户提供的协调系数数据。）step7：点击【开始分析】，完成全部操作。
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