r軟體對應分析純水
『壹』 要用SPSS做對應分析，數據要怎麼處理
記錄成頻數的也抄是可以的，你的excel是整理的下面這個格式是吧，
spss裡面頻數的格式是
候選人 人群 票數
A 1 n1
B 2 n2
。。。。
將這個格式數據直接導入spss中就可以
不過要預先通過 數據編輯裡面有一項 是 「加權」，將票數加權到前面兩列變數中
然後通過對應分析時，只選擇候選人和人群 兩列 分別對應 就好了
『貳』 spss做對應分析,為何總是提示行和列都是獨立的，然後無法分析
您肯定沒有輸入原始的數據，而是輸入了類似於【 行、列、頻數】內
1
1
59
1
2
81
1
3
22
2
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14
2
2
84
2
3
13
3
1
70
由於不是原始數據，您需要容再弄下權重
選擇數據data → weigh 賦予權重
『叄』 關於大疆禪思XT2熱成像相機，RJPEG格式是一種什麼圖像格式
這是FLIR公司推出的帶有溫度信息的圖像格式，對應分析軟體為FLIRTOOLS。同時也可以作為普通的JPEG格式的圖片打開瀏覽。
『肆』 對應分析的基本思想是什麼
對應分析是R型因子與Q型因子分析的結合,他也是利用將為的思想已達到簡化數據的目的
『伍』 如何按照對應分析的過程編寫r語言程序
cancor()
cancor(x,
y,
xcenter
=
TRUE,
ycenter
=
TRUE)
x，y為兩來組變數的數據矩陣；源xcenter和ycenter是邏輯值，表示是否中心化，實際中一般採用默認值TRUE
注意分析前要對數據進行標准化
scale():對數據進行標准化和中心化
scale（x,
center
=
TRUE,
scale
=
TRUE)
x是矩陣，提供數據；若center為數字或與x等長的向量，中心化時用x減去center對應的數值；
center=TRUE則減去x的平均值，默認為TRUE；scale為數字或與x等長的向量，則標准化用x除以scale，默認為TRUE，即除以標准差。
『陸』 重磁異常的對應分析
前面已經介紹，由於位場的等價性造成重磁異常解釋的復雜性和多解性。若綜合各種地球物理資料進行解釋，則有可能使異常解釋變得簡單並減少多解性，甚至有時會得到唯一解。重磁異常的對應分析就是綜合解釋的一種方法。
在重磁同源情況下，垂直磁化的垂直磁異常與重力異常垂直一階導數的關系為
勘探重力學與地磁學
式中：μ0為真空導磁率；G為萬有引力常數；ρ為剩餘密度；M為磁化強度。實踐中，在進行重磁異常對應分析中，一般採用
勘探重力學與地磁學
式中：A表示實測場中與背景場有關的成分。
1.回歸分析
（11-74）式表明，當重磁異常同源地，垂直磁化的垂直磁異常ΔZ⊥與重力異常的垂直一階異數∂Δg/∂z間成線性關系。因此，只要將磁異常作化極處理，對重力異常計算一階垂直導數，再對ΔZ⊥和∂Δg/∂z進行線性回歸分析，便得到斜率
A可作為判定重磁是否同源的一個准則，也是檢驗計算出來的泊松比可靠性的一個標准。當A＝0時，這是重磁同源的最理想的情況。實際上，一般A皆不等於零，但只要A的值不大或變化不大就可認為重磁是同源的，所計算出來的泊松比就有意義；否則說明測區內背景場變化大或者異常間互相干擾強或存在異於地磁場方向的剩餘磁化強度。
2.計算相關系數
反映∂Δg/∂z與ΔZ⊥線性相關密切程度的量是相關系數R，它的定義為
勘探重力學與地磁學
式中：
勘探重力學與地磁學
勘探重力學與地磁學
相關系數R反映計算窗口內重磁異常的線性相關程度，其值為-1≤R≤1。R接近於1時為正相關，表示重力高（或低）對應磁力高（或低）；R接近-1時為負相關，表示重力高與磁力低或重力低與磁力高對應。R接近±1時，重磁異常同源；R接近於零（一般小於0.5)時，可認為重磁異常不同源或異常體間相互干擾強烈，或剩餘磁性與地磁場方向不一致。因此，由R的大小可判斷回歸分析所得的泊松比的可信程度（或者說相關系數是檢驗線性相關的一種方法）。
對應分析的計算按窗口進行，其效果與窗口的選擇有關。確定窗口大小時，即要考慮所研究異常的波長、點距和異常的疊加情況，也要使窗口內有足夠的點數。為取得較好效果，在對應分析之前要先把場劃分為區域場和局部場。對局部場進行對應分析，其相關性決定於淺部地質體的物性分布情況，因此可用來研究淺部的岩性和構造特徵；對區域場進行對應分析可用來研究深部構造特徵。此外，還可對不同高度上的重磁異常進行對應分析，以研究不同深度上的地質構造。
『柒』 想問一下對應分析的散點圖除了SPSS還有什麼軟體可以做具體方法是什麼。謝謝
很多軟體都可以做，比如sas，r
『捌』 試述主成分分析,因子分析和對應分析三者之間的區別與聯系
一、方式不同：
1、主成分分析：
通過正交變換將一組可能存在相關性的變數轉換為一組線性不相關的變數，轉換後的這組變數叫主成分。
2、因子分析：
通過從變數群中提取共性因子，因子分析可在許多變數中找出隱藏的具有代表性的因子。
3、對應分析：
通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數。
二、作用體現不同：
1、主成分分析：
主成分分析作為基礎的數學分析方法，其實際應用十分廣泛，比如人口統計學、數量地理學、分子動力學模擬、數學建模、數理分析等學科中均有應用。
2、因子分析：
因子分析在市場調研中有著廣泛的應用，主要包括消費者習慣和態度研究、品牌形象和特性研究、服務質量調查、個性測試。
3、對應分析：
能把眾多的樣品和眾多的變數同時作到同一張圖解上，將樣品的大類及其屬性在圖上直觀而又明了地表示出來，具有直觀性。另外，它還省去了因子選擇和因子軸旋轉等復雜的數學運算及中間過程，可以從因子載荷圖上對樣品進行直觀的分類，是一種直觀、簡單、方便的多元統計方法。
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主成分分析對於原先提出的所有變數，將重復的變數（關系緊密的變數）刪去多餘，建立盡可能少的新變數，使得這些新變數是兩兩不相關的，而且這些新變數在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。
對應分析是由法國人Benzenci於1970年提出的，起初在法國和日本最為流行，然後引入到美國。對應分析法是在R型和Q型因子分析的基礎上發展起來的一種多元統計分析方法，因此對應分析又稱為R－Q型因子分析。
在因子分析中，如果研究的對象是樣品，則需採用Q型因子分析；如果研究的對象是變數，則需採用R型因子分析。但是，這兩種分析方法往往是相互對立的，必須分別對樣品和變數進行處理。
『玖』 對應分析中，計算出了R,Q型因子載荷矩陣之後，得到了相關的特徵值以及特徵向量。如何構建對應分析數學模型
主成分的特徵向量有兩個約束條件：（1）特徵向量的模為1；（2）特徵向量兩內兩正交。容在這兩個條件的制約下，一個特徵值對應兩個方向相反的特徵向量a和-a。因此需要再設定一個約束條件，即：取值最大的樣本的主成分的得分必須大於取值最小的樣本的主成分的得分，滿足這個條件的特徵向量就只有一個了。
『拾』 重力、磁力對應分析技術
通過對衛星重力、航空磁力和海洋重磁力資料的處理分析，典型剖面的正反演計算，從專宏屬觀上探討中生界分布。
基底布格重力異常由於消除了海水、新生界影響，基本反映了前新生界的結構形態；化極磁力低則主要受沉積地層的影響，因此，磁性基底的起伏變化也間接反映了沉積基底的變化特徵。為了探討南海北部中生界的分布范圍，將化極磁力異常和基底布格重力異常垂向一階導數進行歸一化處理，再將這兩種數據進行重、磁異常對應分析處理，得到重、磁異常對應分析圖。一般來說，低值區表現為重力低、磁力低，對應沉積層可能性最大；高值區表現為重力高、磁力高，對應高磁性火成岩或基底隆起的可能性最大。
項目組通過對重、磁異常對應圖的分析，從宏觀區域上初步認識了南海北部中生界可能的分布范圍。在此基礎上，從典型地震剖面的地震相分析，海陸地層對比、井震對比，進一步確認中生界的分布特點及殘留厚度，為探討南海北部中生界的油氣地質條件奠定了基礎。