两个系统间的因素，随时间或不同对象而变化的关联性用“灰色关联度”衡量，通过比较各关联度大小（因素间同步变化相似或相异程度）来判断待识别对象对研究对象的影响程度。本书利用Matlab软件编程计算各指标的关联度，所有的因素关联度均大于0.6，说明选取的指标上海对江苏/浙江/安徽有影响。关联度计算数据预处理，一般初值化或均值化文中使用比较序列与参考序列组成的矩阵除以参考序列的列均值可得。

相对关联度或一般关联度利用位移差（|Δx0i（k）＝x0（k）－xi（k）|）反映两个序列间发展过程或量级的相近性。几种灰色关联度（绝对、T型、改进、斜率关联度）都利用斜率差反映两序列发展趋势或曲线形状的相似性。邓氏关联度（邓聚龙，1982）定义参考数列：

X0＝{x0（k）|k＝1，2，…，n}＝（x0（1），x0（2），…，x0（n）），其中k表示时刻。假设有m个比较数列xi＝{xi（k）|k＝1，2，…，n}＝（xi（1），xi（2），…，xi（n）），i＝1，2，…，m，则比较数列xi对参考数列x0在k时刻的关联系数：(www.daowen.com)

其中，分辨系数ρ∈［0，1］，其值越大分辨率越大。分辨系数在于提高关联系数之间的差异显著性。mins mini|x0（t）－xs（t）|和maxs maxi|x0（t）－xs（t）|分别为两级最小差及两级最大差。按照（7.1）式定义，每一时刻都有一个关联数导致不容易比较，为此定义数列xi对参考数列x0的关联度：

当参考数列和被比较因素多于一个时，要进行因素优势分析。