r软件对应分析纯水
『壹』 要用SPSS做对应分析，数据要怎么处理
记录成频数的也抄是可以的，你的excel是整理的下面这个格式是吧，
spss里面频数的格式是
候选人 人群 票数
A 1 n1
B 2 n2
。。。。
将这个格式数据直接导入spss中就可以
不过要预先通过 数据编辑里面有一项 是 “加权”，将票数加权到前面两列变量中
然后通过对应分析时，只选择候选人和人群 两列 分别对应 就好了
『贰』 spss做对应分析,为何总是提示行和列都是独立的，然后无法分析
您肯定没有输入原始的数据，而是输入了类似于【 行、列、频数】内
1
1
59
1
2
81
1
3
22
2
1
14
2
2
84
2
3
13
3
1
70
由于不是原始数据，您需要容再弄下权重
选择数据data → weigh 赋予权重
『叁』 关于大疆禅思XT2热成像相机，RJPEG格式是一种什么图像格式
这是FLIR公司推出的带有温度信息的图像格式，对应分析软件为FLIRTOOLS。同时也可以作为普通的JPEG格式的图片打开浏览。
『肆』 对应分析的基本思想是什么
对应分析是R型因子与Q型因子分析的结合,他也是利用将为的思想已达到简化数据的目的
『伍』 如何按照对应分析的过程编写r语言程序
cancor()
cancor(x,
y,
xcenter
=
TRUE,
ycenter
=
TRUE)
x，y为两来组变量的数据矩阵；源xcenter和ycenter是逻辑值，表示是否中心化，实际中一般采用默认值TRUE
注意分析前要对数据进行标准化
scale():对数据进行标准化和中心化
scale（x,
center
=
TRUE,
scale
=
TRUE)
x是矩阵，提供数据；若center为数字或与x等长的向量，中心化时用x减去center对应的数值；
center=TRUE则减去x的平均值，默认为TRUE；scale为数字或与x等长的向量，则标准化用x除以scale，默认为TRUE，即除以标准差。
『陆』 重磁异常的对应分析
前面已经介绍，由于位场的等价性造成重磁异常解释的复杂性和多解性。若综合各种地球物理资料进行解释，则有可能使异常解释变得简单并减少多解性，甚至有时会得到唯一解。重磁异常的对应分析就是综合解释的一种方法。
在重磁同源情况下，垂直磁化的垂直磁异常与重力异常垂直一阶导数的关系为
勘探重力学与地磁学
式中：μ0为真空导磁率；G为万有引力常数；ρ为剩余密度；M为磁化强度。实践中，在进行重磁异常对应分析中，一般采用
勘探重力学与地磁学
式中：A表示实测场中与背景场有关的成分。
1.回归分析
（11-74）式表明，当重磁异常同源地，垂直磁化的垂直磁异常ΔZ⊥与重力异常的垂直一阶异数∂Δg/∂z间成线性关系。因此，只要将磁异常作化极处理，对重力异常计算一阶垂直导数，再对ΔZ⊥和∂Δg/∂z进行线性回归分析，便得到斜率
A可作为判定重磁是否同源的一个准则，也是检验计算出来的泊松比可靠性的一个标准。当A＝0时，这是重磁同源的最理想的情况。实际上，一般A皆不等于零，但只要A的值不大或变化不大就可认为重磁是同源的，所计算出来的泊松比就有意义；否则说明测区内背景场变化大或者异常间互相干扰强或存在异于地磁场方向的剩余磁化强度。
2.计算相关系数
反映∂Δg/∂z与ΔZ⊥线性相关密切程度的量是相关系数R，它的定义为
勘探重力学与地磁学
式中：
勘探重力学与地磁学
勘探重力学与地磁学
相关系数R反映计算窗口内重磁异常的线性相关程度，其值为-1≤R≤1。R接近于1时为正相关，表示重力高（或低）对应磁力高（或低）；R接近-1时为负相关，表示重力高与磁力低或重力低与磁力高对应。R接近±1时，重磁异常同源；R接近于零（一般小于0.5)时，可认为重磁异常不同源或异常体间相互干扰强烈，或剩余磁性与地磁场方向不一致。因此，由R的大小可判断回归分析所得的泊松比的可信程度（或者说相关系数是检验线性相关的一种方法）。
对应分析的计算按窗口进行，其效果与窗口的选择有关。确定窗口大小时，即要考虑所研究异常的波长、点距和异常的叠加情况，也要使窗口内有足够的点数。为取得较好效果，在对应分析之前要先把场划分为区域场和局部场。对局部场进行对应分析，其相关性决定于浅部地质体的物性分布情况，因此可用来研究浅部的岩性和构造特征；对区域场进行对应分析可用来研究深部构造特征。此外，还可对不同高度上的重磁异常进行对应分析，以研究不同深度上的地质构造。
『柒』 想问一下对应分析的散点图除了SPSS还有什么软件可以做具体方法是什么。谢谢
很多软件都可以做，比如sas，r
『捌』 试述主成分分析,因子分析和对应分析三者之间的区别与联系
一、方式不同：
1、主成分分析：
通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
2、因子分析：
通过从变量群中提取共性因子，因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。
3、对应分析：
通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量。
二、作用体现不同：
1、主成分分析：
主成分分析作为基础的数学分析方法，其实际应用十分广泛，比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均有应用。
2、因子分析：
因子分析在市场调研中有着广泛的应用，主要包括消费者习惯和态度研究、品牌形象和特性研究、服务质量调查、个性测试。
3、对应分析：
能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上，将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来，具有直观性。另外，它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程，可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类，是一种直观、简单、方便的多元统计方法。
(8)r软件对应分析纯水扩展阅读
主成分分析对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
对应分析是由法国人Benzenci于1970年提出的，起初在法国和日本最为流行，然后引入到美国。对应分析法是在R型和Q型因子分析的基础上发展起来的一种多元统计分析方法，因此对应分析又称为R－Q型因子分析。
在因子分析中，如果研究的对象是样品，则需采用Q型因子分析；如果研究的对象是变量，则需采用R型因子分析。但是，这两种分析方法往往是相互对立的，必须分别对样品和变量进行处理。
『玖』 对应分析中，计算出了R,Q型因子载荷矩阵之后，得到了相关的特征值以及特征向量。如何构建对应分析数学模型
主成分的特征向量有两个约束条件：（1）特征向量的模为1；（2）特征向量两内两正交。容在这两个条件的制约下，一个特征值对应两个方向相反的特征向量a和-a。因此需要再设定一个约束条件，即：取值最大的样本的主成分的得分必须大于取值最小的样本的主成分的得分，满足这个条件的特征向量就只有一个了。
『拾』 重力、磁力对应分析技术
通过对卫星重力、航空磁力和海洋重磁力资料的处理分析，典型剖面的正反演计算，从专宏属观上探讨中生界分布。
基底布格重力异常由于消除了海水、新生界影响，基本反映了前新生界的结构形态；化极磁力低则主要受沉积地层的影响，因此，磁性基底的起伏变化也间接反映了沉积基底的变化特征。为了探讨南海北部中生界的分布范围，将化极磁力异常和基底布格重力异常垂向一阶导数进行归一化处理，再将这两种数据进行重、磁异常对应分析处理，得到重、磁异常对应分析图。一般来说，低值区表现为重力低、磁力低，对应沉积层可能性最大；高值区表现为重力高、磁力高，对应高磁性火成岩或基底隆起的可能性最大。
项目组通过对重、磁异常对应图的分析，从宏观区域上初步认识了南海北部中生界可能的分布范围。在此基础上，从典型地震剖面的地震相分析，海陆地层对比、井震对比，进一步确认中生界的分布特点及残留厚度，为探讨南海北部中生界的油气地质条件奠定了基础。