R语言对应分析

Python020

R语言对应分析,第1张

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Q型分析：样本之间的关系（聚类算法等）

R型分析：变量之间的关系（主成分分析、因子分析等）。

有时候我们不仅要弄清样本之间和变量之间的关系，还要弄清 样本与变量之间的关系 ，而对应分析就是这样一种分析方法。（变量就是指特征）

对应分析为我们可以提供三个方面的信息

上述三方面信息都可以通过二维图呈现出来

当对两个分类变量进行的对应分析称为 简单对应分析 ；

对两个以上的分类变量进行的对应分析称为 多重对应分析 。

对应分析将变量及变量之间的联系同时反映在一张二维或三维的散点图上，并使联系密切的类别点较集中，联系疏远的类别点较分散；通过观察对应分布图就能直观地把握变量类别之间的联系。

对于该方法，在减少维度方面与因子分析相似，在作分布图方面与多维尺度方法相似。

在对数据作对应分析之前，需要先了解因素间是否独立。如果因素之间相互独立，则没有必要进行对应分析，当因素间在统计学上具有显著的关联性时，在此基础上使用对应分析方法，其分析结果才具有意义。

p-value <0.001，两组变量显著不独立，说明具有相关性。

《R语言4.0.4软件》百度网盘资源免费下载:

链接: https://pan.baidu.com/s/160twe4ScMvIbGm2TI_sjHw

?pwd=3ts7 提取码: 3ts7

R语言4.0.4是一款专业的统计建模软件，与其它建模软件不同的是这款软件完全免费、开源，所以深受大家的青睐。R软件拥有数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图等多种功能，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。

cancor()

cancor(x,

y,

xcenter

=

TRUE,

ycenter

=

TRUE)

x，y为两组变量的数据矩阵；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。