對應分析方法應用條件

❶ 矩陣分析法和對應分析法能否應用在定性分析中（樣本量只有16個）

樓上的說的也不完全准確
第一這兩種方法都是基於二維空間的分析，所以最小樣本量和坐標軸的設置有關
第二30這個數字有問題，我重沒聽說過有人敢用那兩個東西分析100個以下的樣本，500以下都少見

❷ 對應分析方法

對應分析
對應分析也稱關聯分析、R-Q型因子分析，是近年新發展起來的一種多元相依變數統計分析技術，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析主要應用在市場細分、產品定位、地質研究以及計算機工程等領域中。原因在於，它是一種視覺化的數據分析方法，它能夠將幾組看不出任何聯系的數據，通過視覺上可以接受的定點陣圖展現出來。

對應分析的基本思想是將一個列聯表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

它最大特點是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，而且能夠指示分類的主要參數（主因子）以及分類的依據，是一種直觀、簡單、方便的多元統計方法。

對應分析法整個處理過程由兩部分組成：表格和關聯圖。對應分析法中的表格是一個二維的表格，由行和列組成。每一行代表事物的一個屬性，依次排開。列則代表不同的事物本身，它由樣本集合構成，排列順序並沒有特別的要求。在關聯圖上，各個樣本都濃縮為一個點集合，而樣本的屬性變數在圖上同樣也是以點集合的形式顯示出來。

❸ 重、磁對應分析技術

利用重、磁異常對應分析方法，獲得重、磁異常對應分析結果，推斷對應分析結果中的低值區對應沉積地層可能性最大，是中生界分布的可能范圍。該方法結果經綜合地震資料對比分析，效果良好。

（一）方法原理

一個均勻磁化且密度均勻的物體，其磁位U和引力位V的解析式間存在以下關系：

海域油氣資源戰略調查與選區

從式中可以看出，磁位和引力位的方向導數存在簡單的線性關系，可以推出化極磁異常與重力異常的垂向一階導數亦存在此簡單的線性關系。

根據上述原理，將化極磁力異常和基底布格重力異常（為自由空間重力數據經過海水校正並消除新生界影響後得到的重力數據）垂向一階導數進行歸一化處理，得出重、磁異常對應分析結果。在重磁異常對應分析結果中，低值區表現為重力低、磁力低，對應沉積地層可能性最大；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。據此結果，可以有效地綜合分析研究區內的重、磁異常特徵，並與其所反映的地質問題緊密結合。

（二）應用與效果

利用南海東北部衛星測高重力異常及航空磁力數據進行重、磁對應分析，首先對衛星重力數據進行海水校正並消除新生界影響，獲得基底布格重力異常並對其作垂向一階導數處理（圖5-33），其次對航磁數據進行化極處理（圖5-34），最後將基底布格重力異常與化極磁力異常進行歸一化處理，獲得重、磁對應分析結果圖（圖4-70）。

圖5-33 基底布格重力異常垂向一階導數圖(等值線間距為0.1mGal/km)

通過定性分析重磁平面異常特徵、重磁數據後續處理圖件、重磁異常地質成因以及結合分析地震資料顯示的地層結構，認為南海東北部海域中部北東向的基底布格重力低、化極磁力低區域，是我們探討中生界分布的重點區域，大致呈兩個帶（圖4-70）：北帶位於珠江口盆地北緣的北東向條帶；南帶位於珠江口盆地的白雲凹陷經潮汕坳陷、台西南盆地北部，直至台灣陸區西部的北東向條帶，圈劃區內有眾多地震剖面不同程度地揭示了中生界的存留。

圖5-34 化極磁力異常等值線圖（等值線間距為10nT）

❹ 什麼是對應分析其統計思想是什麼

對應分析也稱關聯分析、R-Q型因子分析，是近年新發展起來的一種多元相依變數統計分析技術，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。

對應分析的基本思想是將一個列聯表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。對應分析主要應用在市場細分、產品定位、地質研究以及計算機工程等領域中。

原因在於，它是一種視覺化的數據分析方法，它能夠將幾組看不出任何聯系的數據，通過視覺上可以接受的定點陣圖展現出來。

(4)對應分析方法應用條件擴展閱讀

對應分析法整個處理過程由兩部分組成：表格和關聯圖。對應分析法中的表格是一個二維的表格，由行和列組成。每一行代表事物的一個屬性，依次排開。列則代表不同的事物本身，它由樣本集合構成，排列順序並沒有特別的要求。

在關聯圖上，各個樣本都濃縮為一個點集合，而樣本的屬性變數在圖上同樣也是以點集合的形式顯示出來。它最大特點是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。

❺ 對應分析法的對應分析歷史

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。因此，因子分析對於分析樣品的屬性和樣品之間的內在聯系，就比較困難，因為樣品的屬性是變值，而樣品卻是固定的。於是就產生了對應分析法。對應分析就克服了上述缺點，它綜合了R型和Q型因子分析的優點，並將它們統一起來使得由R型的分析結果很容易得到Q型的分析結果，這就克服了Q型分析計算量大的困難；更重要的是可以把變數和樣品的載荷反映在相同的公因子軸上，這樣就把變數和樣品聯系起來便於解釋和推斷。

❻ 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。

(6)對應分析方法應用條件擴展閱讀

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。

❼ 想問下，聚類分析，判別分析，因子分析，主成分分析和對應分析各自的使用條件是什麼

聚類分析一般是用來描述變數或者樣品之間相似性的方法，事先是不知道有多少中類別的。
判別分析是事先知道了有哪些類別，而且有相應的分類數據，那麼可以通過已知的分析數據建立一個分類的規則，那麼給出一個或多個未知類的數據就可以通過建立的規則對其進行分析，判別其到底是屬於哪個類別的。因此
因子分析、主成分分析、對應分析與上面兩種分析方法有很大的不同。
主成分分析是通過已給的變數或者樣品找到少於其變數個數或者樣品個數的幾個公共因子，這些公共因子所能代表的含義能夠最大限度的解釋所有的變數或樣品。其實可以理解為當我想分析一些變數時，這些變數的個數太多，分析起來有點復雜，那麼可以通過主成分分析對變數的個數進行降維，通過找到的少數幾個綜合變數（公共因子）來分析的話會使問題變得簡單、明了。
而因子分析其實相當於是主成分分析的逆過程，即用找到的公共因子來解釋變數。不過尋找公共因子的方法有多種，不只是有主成分方法，還有主軸因子發、極大似然法等。不過可以通過了解主成分分析的過程來理解因子分析的過程。
對應分析其實就是分別對變數和樣品做因子分析，通過一張二維圖展現兩個因子分析的結果而已，方便我們分析變數間、樣品間或者變數和樣品間的相關性。

上面說的是這幾種不同分析的的用法，或者說是目的，那麼如果要了解他們的使用條件的話，需要從他們的使用目的進行分析。

聚類分析一般比較適用於變數（樣品）存在相關性的情況，如果所有變數（樣品）均不相關的話，那麼聚類的結果將會非常差。
判別分析適用於分類數據的分析，及存在某一個變數描述的是樣品屬於哪個類。

主成分分析、因子分析和對應分析對數據一般沒有過分的要求，由於均是通過降維的方式來進行分析，所有都要求變數存在一定的相關性。
而對應分析最適用的數據是列聯表數據，對於定距尺度和定比例尺度的數據也有一定的適用性，只需要將數據看做成頻數即可。但是在做對應分析時，無論是列聯表數據、定距尺度數據還是定比例尺度都需要將其數據轉化成頻率的形式才能分析。其實spss軟體都是自動幫助使用者自動轉化了。

受本人水品所限，了解的主要就這么多，如有差錯的地方還望及時指正。謝謝。

❽ 數據分析的分析方法都有哪些

很多數據分析是在分析數據的時候都會使用一些數據分析的方法，但是很多人不知道數據分析的分析方法有什麼？對於數據分析師來說，懂得更多的數據分析方法是很有必要的，而且數據分析師工作工程中會根據變數的不同採用不同的數據分析方法，一般常用的數據分析方法包括聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等，我們要學會使用這些數據分析之前一定要懂得這些方法的定義是什麼。
第一先說因子分析方法，所謂因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
第二說一下回歸分析方法。回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

接著說相關分析方法，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系。
然後說聚類分析方法。聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。
接著說方差分析方法。方差數據方法就是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。
最後說一下對應分析方法。對應分析是通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
通過上述的內容，我們發現數據分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等分析方法以外，還有很多的數分析方法，而上面提到的數據分析方法都是比較經典的，大家一定要多多了解一下此類相關信息的發生，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

❾ 對應分析研究的是什麼

是近年新發展起來的一種多元相依變數統計分析技術，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。

統計思想

對應分析以兩變數的交叉列聯表為研究對象，利用「降維」的方法，通過圖形的方式直觀揭示變數不同類別之間的聯系，特別適合於多分類品質型變數的研究。首先編制兩品質型變數的交叉列聯表，將交叉列聯表中的每個數據單元看成兩變數在相應類別上的對應點。

對於有些問題來說，還需要研究樣品的結構，若對於樣品進行因子分析，稱為Q型因子分析。當對同一觀測數據施加R和Q型因子分析，並分別保留兩個公共因子，則是對應分析的初步。

❿ 自適應重磁對應分析法

從前面的分析得知，重磁對應分析的根本目的在於了解重磁異常是否相關和是否同源，因此，主要應考慮重磁異常主體或異常源上方所在位置的對應分析參數，至於遠離異常中心的地方，則沒有必要再考慮對應分析參數的數值變化。傳統重磁對應分析數據處理方法採用正方形窗口逐點滑動計算相關系數，在遠離重磁異常中心或非重磁異常主體的地方，也求出了相關系數數值，而這些地方的數值沒有實際意義，且給解釋造成干擾。為了解決該問題，提出了自適應重磁對應分析方法。

所謂自適應重磁對應分析數據處理方法，就是根據異常的寬度和周圍的干擾，自動調節重磁對應分析參數計算窗口大小的方法，其具體工作流程是：首先找到異常中心的位置；然後向四周搜索，尋找異常的邊界，確定異常范圍；接下來，再根據異常范圍和事先給定的對計算窗口大小的要求，確定自適應重磁對應分析的計算窗口大小，並計算異常中心處的重磁對應分析的有關參數。

自適應重磁對應分析數據處理方法，通常應分別計算磁異常或重力異常中心處的重磁對應分析的有關參數。由於對重磁異常的處理方法相同，下面以磁△T化極異常為例，介紹自適應重磁對應分析的計算過程。

1.尋找磁異常中心的位置

利用一個正方形滑動窗口，逐點滑動尋找異常中心的位置。

假設某點的位置為（i,j），當該點處磁△T化極異常的數值△T_⊥（i,j）滿足下列條件時，則該點就是一個磁△T化極異常中心的位置：

晉冀北緣—遼西鐵礦重要成礦帶找礦靶區航磁優選

對於負異常，其中心的位置就是異常極小值點所在位置，其判斷標志是窗口中心點的數值不大於周圍點的數值。

2.尋找異常的邊界

就重磁對應分析來說，所關心的是異常的主體部分。根據重磁異常特徵，其主體部分的數值變化具有單調性（正異常為單調減小，負異常為單調增加）。因此，通過分析異常數值變化的單調性是否改變，即可找到異常主體的邊界。具體講，在找到磁△T化極異常中心的位置後，便以此為出發點，沿上下左右四個方向逐點進行搜索，尋找到異常數值變化單調性的改變點，即為異常主體的邊界點。

假設點（i,j）為磁△T化極正異常中心的位置，在向左搜索的過程中，當某點（i-Dl,j）處磁△T 化極異常的數值△T_{⊥（i-Dl,j）}滿足條件△T_{⊥（i-Dl,j）}≤△T_{⊥（i-Dl-1,j）}時，則該點就是該磁△T化極正異常的左側邊界。同理，可以找到右側邊界（i+Dr，j）、下側邊界（i,j-Dd）和上側邊界（i,j+Du）。

對於負異常，只要將其判別條件作相應改變即可，如△T_{⊥（i-Dr,j）}≥△T_{⊥（i-Dr-l,j）}。

3.確定重磁對應分析參數計算窗口

重磁對應分析中影響計算結果質量的一個重要因素是計算窗口的大小：一方面，窗口尺寸要盡量大，以便盡可能包含足夠的異常變化信息，如果窗口太小，沒有包含足夠的異常信息，則會因為信噪比低而造成所得的相關系數不準確；另一方面，窗口的尺寸要盡量小，以避開相鄰異常的影響和減少深源異常的干擾，若窗口太大則包含其他異常的信息較多，使得相關系數的誤差變大。因此，在開展重磁對應分析之前，應根據研究目標的大小和干擾的強弱，合理確定重磁對應分析參數計算窗口所允許的最小半邊長Ln和最大半邊長Lx。

對於某磁△T化極異常，如果其某方向的寬度小於Ln，則認為該異常屬於干擾，不予計數重磁對應分析參數；如果其任意方向的寬度都大於Ln，則認為該異常屬於有效異常，應計算重磁對應分析參數，矩形計算窗口的邊長確定為Dl+Dr+1和Dd+Du+1，其中Dl、Dr、Dd和Du應小於或等於Lx。

4.計算重磁對應分析參數

根據第3步確定的計算窗口，採用式（3—3）計算相關系數R，並將其賦予磁△T化極正異常中心的位置（i，j）處。

5.判斷重磁異常相關性

重磁異常相關性的判別方法，是根據計算重磁異常相關系數時的自由度n，查找給定顯著性水平下的最小相關系數R_α，如果｜R｜大於等於R_α，則認為顯著性相關，否則認為不相關。為了便於表達，定義相關程度p為

晉冀北緣—遼西鐵礦重要成礦帶找礦靶區航磁優選

式中：p為相關程度；R為計算的重磁異常相關系數；R_α為顯著性水平α時的最小相關系數（表3-1）。

表3-1 相關系數顯著性檢驗表

（據劉承柞等，1981）

判別重磁異常是否相關的條件為：

（1）p≥1，表示重力異常和磁異常屬於顯著性正相關；

（2）p≤－1，表示重力異常和磁異常屬於顯著性負相關；

（3）-1<p<1，表示重力異常和磁異常屬於顯著性不相關。