4d对应分析
4D数据
4D数据什么是4D（DRG、DLG、DOM、DEM）数据一.DOM (数字正射影像图)：利用数字高程模型对扫描处理的数字化的航空相片、遥感影像，经逐个像元纠正，按图幅范围裁切生成的影像数据，它的信息比较直观，具有良好的可判读性和可量测性，从中可直接提取自然地理和社会经济信息。
在SAR图像处理中，往往需借助DEM数据来解决RD定位导致的斜距成像几何失真。
因此，求解X,Y,Z考虑了三个方程。
即距离公式、多普勒频率公式和地球坐标公式。
也就是说DOM是需要DEM进行二次加工的，也是4D产品中最为高级的产品。
DEM (数字高程模型) ：通过等高线、或航空航天影像建立以表达地面高程起伏形态的数字集合。
目前可得到的有90m的SRTM，和30m的Aster GDTM数据。
前者采用InSAR技术获取，后者则是高分辨率立体摄影测量技术。
两者相似之处都需要两幅图像，而且精确配准。
需要有一定的基线长度，需在一定范围内取值。
不同之处，前者是利用波的相干性原理求得，后者则是光直线传播所产生的共线方程。
DEM数据为基础数据。
DRG (数字栅格地图) ：数字栅格地图是纸制地形图的栅格形式的数字化产品，可与DOM、DEM 集成派生出新的可视信息。
该类型数据主要是将已有的纸质地图进行栅格化，然后配准，目前这类图很少用到，多用高分辨率的影像来取代，或者就是将主要地物进行矢量化表征和存储，目前大多数的GIS软件都支持这一功能。
DLG (数字线划地图) ：利用航空航天影像通过对影像进行识别和矢量化，建立基础地理要素分层存储的矢量数据集，既包括空间信息也包括属性信息，可用于各专业信息系统的空间定位基础。
这个图是目前Google map, 和百度地图，以及搜狗地图等网络上留下的电子地图主要表现形式。
Google Map做的最好，因为其有强大的栅格影像数据，而且是高分辨率的。
因此叠加矢量数据后，反映的地图形象更加直观、清晰和准确。
二.数字高程模型（Digital Elevation Model，缩写DEM）是在某一投影平面（如高斯投影平面）上规则格网点的平面坐标（X，Y）及高程（Z）的数据集。
对应分析的基本思想
对应分析对应分析的基本思想对应分析（Correspondence Analysis）又称为相应分析，是由法国统计学家J.P.Beozecri 于1970提出的，是在R型和Q型因子分析基础上，发展起来的一种多元相依的变量统计分析技术。
它通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的关系。
当以变量的一系列类别以及这些类别的分布图来描述变量之间的联系时，使用这一分析技术可以揭示同一变量的各个类别之间的差异以及不同变量各个类别之间的对应关系。
对应分析方法是通过对交互表的频数分析来确定变量及其类别之间的关系。
例如，在分析顾客对不同品牌商品的偏好时，可以将商品与顾客的性别、收入水平、职业等进行交叉汇总，汇总表中的每一项数字都代表着某一类顾客喜欢某一品牌的人数，这一人数也就是这类顾客与这一品牌的“对应”点，代表着不同特点的顾客与品牌之间的联系。
通过对应分析，可以把品牌、顾客特点以及它们之间的联系同时反映在一个二维或三维的分布图上，顾客认为比较相似的品牌在图上的分布就会彼此靠近在一起。
根据顾客特点与每一品牌之间的距离，就可以判断它们之间关系的密切程度。
在对应分析中，每个变量的类别差异是通过直观图上的分值距离来表示。
这个距离并不是我们通常所说的距离，而是经过加权的距离，在加权的过程中，以卡方值的差异表现出来。
因此，对应分析的基础是将卡方值转变为可度量的距离。
卡方值是由累计交叉汇总表中每一交互组的实际频数与期望频数的差值计算得出。
如果卡方值是负值，就说明这一单元中实际发生频数低于期望频数。
每一单元格（每个行变量类别与列变量类别在表中的交叉点）频数的期望值取决于它在行分布中所占比例和列分布中所占比例。
如果某一单元格的卡方值是正值，而且数值很大，就说明这一单元格对应的行变量与列变量有很强的对应关系，这两个类别在图上的距离就会很近。
反之，若为负值，则在图上的距离就会远。
总之，对应分析是通过对定性变量构成的交互表进行分析，将定性变量的数据转变成可度量的分值，减少维度并做出分值分布图。
4d性格测试绿色的结果分析
4d性格测试绿色的结果分析性格是人对现实的态度和行为方式中较稳定的个性心理特征。
它是个性的核心部分，最能表现个别差异。
具有复杂的结构，大体包括：(1)对现实和自己的态度的特征，如诚实或虚伪、谦逊或骄傲等。
(2)意志特征，如勇敢或怯懦、果断或优柔寡断等。
(3)情绪特征，如热情或冷漠、开朗或抑郁等。
(4)理智特征。
如思维敏捷、深刻、逻辑性强或思维迟缓、浅薄、没有逻辑性等。
所谓态度是个体对社会、对自己和对他人的一种心理倾向，它包括对事物的评价、好恶和趋避等方面。
态度表现在人的行为方式中。
《辞海》解释：主要表现在人对现实的态度和行为方式中较稳定的个性心理特征。
它是个性的核心部分，最能表现个别差异。
具有复杂的结构，大体包括：(1)对现实和自己的态度的特征，如诚实或虚伪、谦逊或骄傲等。
(2)意志特征，如勇敢或怯懦、果断或优柔寡断等。
(3)情绪特征，如热情或冷漠、开朗或抑郁等。
(4)情绪的理智特征。
如思维敏捷、深刻、逻辑性强或思维迟缓、浅薄、没有逻辑性等。
《现代汉语词典》解释：(2005版1528页)主要表现每个人在对人、对事的态度和行为方式上所表现出来的心理特点：如开朗、刚强、懦弱、粗暴等。
形成因素性格是什么呢?性格对人的心理活动的影响巨大吗?这些问题看起来是非常简单的，可要进行实际的分析，还是一个蛮复杂的问题。
主要表现在两个方面，一方面是因为性格的成因复杂，同时性格的表现也是具有多样性的特点。
它是人格的重要组成部分，它是长期的精神状态，心理咨询师即是通过对求助者性格进行分析，进而研究产生相应行为的特点和现实状况。
性格的心理学释义为人在对现实现象的态度以及对此做出的相应的行为表现方式的综合体现。
它是社会属性最重要的表现方式，也是心理活动的重要因素的体现，正是因为它的重要性，故一直以来也是心理学研究的重点范畴，故需要根据性格的特征分析性格的表象方式，进而达到解决实际问题的实际效果。
性格形成的因素很复杂和细碎，如果概括出其形成的主要表现，主要体现在以下三个方面，分别是基因遗传因素，成长期发育因素以及社会环境的影响因素。
质量4d报告指的是什么内容
质量4d报告指的是什么内容引言在现代社会，质量管理对于企业来说至关重要。
为了确保产品或服务的质量，很多企业采用质量管理体系来监控和评估质量表现。
其中，质量4D报告是一种常见的质量管理工具，通过定期生成和分析报告，帮助企业了解和改进其质量绩效。
本文将介绍质量4D报告的基本概念、内容和重要性。
什么是质量4D报告质量4D报告是一种用于质量管理的报告模板，其基本原理是将质量绩效分解为4个维度：defect（缺陷）、delivery（交付）、discovery（发现）和design（设计）。
通过定期收集相关质量数据，质量4D报告分析这些数据来帮助企业了解其质量表现，并为改进提供指导。
质量4D报告内容质量4D报告通常包含以下内容：1. 缺陷维度缺陷维度是一个企业质量管理的关键指标。
在这个维度中，质量4D 报告会跟踪和分析产品或服务中的缺陷数量和类型。
通过检测和纠正缺陷，企业能够提高产品或服务的质量水平。
2. 交付维度交付维度主要关注产品或服务的交付过程。
质量4D报告会跟踪交付的准时性、完整性和准确性等因素，并分析可能影响交付质量的问题。
这有助于企业及时发现和解决交付过程中的潜在问题，提高交付的质量和效率。
3. 发现维度发现维度是指企业如何及时发现和识别产品或服务中的问题。
质量4D报告通过记录和分析客户投诉、内部反馈以及其他差错等信息，帮助企业发现产品或服务存在的问题，并持续改进和提高产品或服务的质量。
4. 设计维度设计维度是指产品或服务的设计质量。
质量4D报告会关注产品或服务的设计过程和设计结果，并分析设计质量对产品或服务质量的影响。
通过不断优化和改进设计，企业能够提高产品或服务的质量，并满足客户的需求和期望。
质量4D报告的重要性质量4D报告对于企业的质量管理非常重要，具有以下几个方面的重要性。
1. 评估和监控质量绩效质量4D报告通过定期收集和分析质量数据，帮助企业评估和监控其质量绩效。
通过了解产品或服务的质量问题和改进机会，企业能够及时采取措施来提高质量和满足客户需求。
4d性格测试分析
4d性格测试分析4D的性格理论基于荣格的心理学研究，将人类型分为两个倾向，4个维度，并通过四个维度列入象限中，这样就体现不同维度的关联性，同时，也可以测评出团队的倾向性。
通过分析，即可对团队成员的搭配给出建议。
下面小编为大家整理了一份4d性格分析，希望大家喜欢! 《性格测试与4D领导力》性格测试分析：在这里，你会发现其实人的性格可以被分为绿、黄、蓝、橙4种颜色它们分别对应着四种不同类型的领导风格培养、包容、展望和指导这就是4D领导力。
我们将用一个坐标、四个维度、八项行为，诊断团队的风格，以及领导者和员工的性格类别，用4D体系来帮助那些天生在一个维度上具有优势的人们提升其在其他维度上的能力，使其成为与任何类型的人都能良好沟通的四维领导者，从而优化团队社会背景，创造最佳绩效。
(1)天生性格影响团队工作的达成每种性格基础的擅长之处蓝色：创意构建者富有创意追求卓越(研究及项目早期工作) 橙色：制度建造者有纪律性，可信的流程(管理及项目后期工作) 黄色：团队创建者创建和谐的团队关系，与很难共处的人共事(营销、大型复杂团队) 绿色：人际关系创造者深切关心他人，非常忠诚(人力资源、教练、大型复杂团队) 天性与工作任务的匹配工作的内容---工作的阶段(2)性格影响团队配合有两种常出现的模式：技术团队成员往往属于逻辑决策者;从零开始的团队，往往会有很大一部分人与团队领导的性格类型相同。
我们往往喜欢和自己想象的人共处，如果这位领导性格与工作任务匹配，一般没有问题，可是一旦不匹配，就会有问题，而如果领导天性与工作任务呈对角线状态，那将是致命的危险。
、项目开始时，成员多为蓝色展望型，可以在早期突破固有的思维模式，在更大的范围内寻找可能性。
到了项目的实施阶段，团队中的多数人必须转成橙色。
而绿色和黄色成员对技术团队有什么贡献呢?他们的价值观和人际能力帮助大家一起工作，他们会提供非常重要的多样化想法。
另外，有很多卓越的项目领导时绿色或黄色，原因在于，你在团队中职位越高，你的人际能力就越重要。
4d性格测试绿色的结果分析
4d性格测试绿色的结果分析想必很多人都测试过了，那你知道4d性格测试中绿色代表什么吗?下面是为你整理相关的内容，希望大家喜欢!性格的基本概述性格是人对现实的态度和行为方式中较稳定的个性心理特征。
它是个性的核心部分，最能表现个别差异。
具有复杂的结构，大体包括：(1)对现实和自己的态度的特征，如诚实或虚伪、谦逊或骄傲等。
(2)意志特征，如勇敢或怯懦、果断或优柔寡断等。
(3)情绪特征，如热情或冷漠、开朗或抑郁等。
(4)理智特征。
如思维敏捷、深刻、逻辑性强或思维迟缓、浅薄、没有逻辑性等。
所谓态度是个体对社会、对自己和对他人的一种心理倾向，它包括对事物的评价、好恶和趋避等方面。
态度表现在人的行为方式中。
《辞海》解释：主要表现在人对现实的态度和行为方式中较稳定的个性心理特征。
它是个性的核心部分，最能表现个别差异。
具有复杂的结构，大体包括：(1)对现实和自己的态度的特征，如诚实或虚伪、谦逊或骄傲等。
(2)意志特征，如勇敢或怯懦、果断或优柔寡断等。
(3)情绪特征，如热情或冷漠、开朗或抑郁等。
(4)情绪的理智特征。
如思维敏捷、深刻、逻辑性强或思维迟缓、浅薄、没有逻辑性等。
《现代汉语词典》解释：(2005版1528页)主要表现每个人在对人、对事的态度和行为方式上所表现出来的心理特点：如开朗、刚强、懦弱、粗暴等。
形成因素性格是什么呢?性格对人的心理活动的影响巨大吗?这些问题看起来是非常简单的，可要进行实际的分析，还是一个蛮复杂的问题。
主要表现在两个方面，一方面是因为性格的成因复杂，同时性格的表现也是具有多样性的特点。
它是人格的重要组成部分，它是长期的精神状态，心理咨询师即是通过对求助者性格进行分析，进而研究产生相应行为的特点和现实状况。
性格的心理学释义为人在对现实现象的态度以及对此做出的相应的行为表现方式的综合体现。
它是社会属性最重要的表现方式，也是心理活动的重要因素的体现，正是因为它的重要性，故一直以来也是心理学研究的重点范畴，故需要根据性格的特征分析性格的表象方式，进而达到解决实际问题的实际效果。
异常的4d界定标准
异常的4D界定标准引言异常是指与正常、预期或常规情况相比，发生了不寻常或不符合预期的事件或行为。
由于异常是一个相对的概念，不同情境下对异常的界定可能存在差异。
在本文中，我们将探讨异常的4D界定标准，即通过对异常的时间、空间、属性和数量进行综合考量，来对异常进行明确界定和分类。
时间维度1. 点异常点异常是指在某个特定时间点发生的异常事件。
这种异常通常表现为突发事件或突变现象，如突然停电、地震等。
点异常的特点是时间点的集中性，其发生通常不具备规律性。
2. 区间异常区间异常是指在一定时间段内持续发生的异常事件。
这种异常通常表现为持续性问题或者异常波动，如某段时间内的高温、低温天气，或者一定时期内的犯罪率上升等。
区间异常具有持续性和波动性，其发生具备一定的规律性。
空间维度1. 点异常点异常在空间维度上与时间维度的点异常类似，指在某个特定地点发生的异常事件。
例如，某个城市的火灾、交通事故等。
区域异常是指在一定地域范围内发生的异常事件。
这种异常表现为某个地域内的特定问题，如某个地区的水源污染、疫情爆发等。
区域异常具有空间集中性和范围性，其发生通常与特定地域的特殊环境因素相关。
属性维度异常事件可以根据其属性进行分类。
在属性维度上，可以将异常分为以下几类：1. 自然异常自然异常是指由自然环境因素导致的异常事件。
例如，地震、洪水、台风等。
这些异常事件大多由地球的自然活动引起，与人类的行为无直接关系。
2. 人为异常人为异常是指由于人类活动引起的异常事件。
例如，交通事故、恶意破坏、犯罪行为等。
人为异常与人类的行为密切相关，通常是人类违法或不当行为的结果。
3. 社会异常社会异常是指与社会秩序和社会价值观不符的异常事件。
例如，群体性事件、社会动荡、政治危机等。
这类异常事件通常与社会结构、组织和规则有关。
4. 经济异常经济异常是指与经济活动相关的异常事件。
例如，金融危机、股市崩盘等。
这类异常事件通常与经济体系、市场机制等因素有关。
4d领导力橙色解析
4d领导力橙色解析4D领导力是一种基于橙色解析的领导力模型，它以橙色解析为基础，探讨了领导力的不同维度和层次。
本文将从以下几个方面介绍4D 领导力橙色解析的内容。
橙色解析是一种心理学理论，它认为人的思维和行为可以通过四个维度来解释。
这四个维度分别是：行为维度、动机维度、情感维度和认知维度。
行为维度是指个体的外在行为表现，动机维度是指个体的内在驱动力和目标导向，情感维度是指个体的情绪和情感体验，认知维度是指个体的思维方式和认知能力。
基于橙色解析的4D领导力模型将这四个维度应用到领导力领域，探讨了领导者在不同维度下的表现和能力要求。
在行为维度下，领导者需要具备良好的沟通、协调和决策能力，能够有效地组织和管理团队。
在动机维度下，领导者需要具备明确的目标和使命感，能够激励和激发团队成员的动力和积极性。
在情感维度下，领导者需要具备情商和情感管理能力，能够理解和处理团队成员的情绪和情感。
在认知维度下，领导者需要具备批判性思维和创新能力，能够灵活应对复杂和不确定的情况。
除了以上四个维度，4D领导力模型还强调了领导者的发展和成长。
它认为领导者应该不断学习和提升自己的领导力，通过反思和反馈不断改进自己的行为和能力。
领导者应该具备自我意识和自我管理的能力，能够理解和管理自己的情绪和行为。
领导者还应该具备人际关系管理能力，能够建立和维护良好的团队关系。
总结来说，4D领导力橙色解析是一种基于橙色解析的领导力模型，它通过四个维度解析了领导者的行为、动机、情感和认知能力。
这个模型强调了领导者在不同维度下的表现和能力要求，以及领导者的发展和成长。
通过应用4D领导力橙色解析模型，领导者可以更好地理解和提升自己的领导力，有效地管理和激发团队的潜力，实现个人和团队的成功。
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将行、列变量的因子分析结果结合起来观察， 研究两变量各级别的关系。
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对应分析
2002年7月23日
简单分析实例
在92年美国大选中，不同教育程度的选民其 倾向性如何？
• 对应分析图
– 如果同一变量不同类别在某个方向上靠得较近，则说 明这些类别在该维度上区别不大。
• 同质性分析，即多重对应分析 • 以图形化方式展示多个分类变量间的关系
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5
Optimal Scaling过程
2002年7月23日
概述
Categorical Principal Components (CatPCA)
• 其实质为分类变量的主成分分析 • 当一些变量为名义测量外的其它测量（有序分类
对应分析
2002年7月23日
简介
是多维图示分析技术的一种 与因子分析有关（分类资料的因子分析） 用于展示两个/多个分类变量各类间的关系 研究较多分类变量间关系时较佳 各个变量的类别较多时较佳 结果直观、简单
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1
对应分析
2002年7月23日
方法原理
将数据整理为交叉表，然后按照零假设成立 的情况进行变量变换（计数资料连续化）。
或连续性变量）时使用
• 也就是MR中常用的多维偏好分析
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6
Optimal Scaling过程
2002年7月23日
概述
Nonlinear Canonical Correlation (OVERALS)
• 非线性典型相关方法 • 用于分析两个或多个变量集之间的关系 • 允许变量为任何类型
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Optimal Scaling过程
2002年7月23日
多重对应分析实例
结论
• 未婚、一份收入、租房子之间有联系。 • 跑车、车型为小型和日本产有联系。 • 已婚、双份收入有联系，买房子和性别为女性似
乎和他们也有点联系。
• 已婚有孩子、家用车和车型为中型有联系
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– 落在从图形中心(0,0)点出发相同方位上大致相同区域 内的不同变量的分类点彼此有联系
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Optimal Scaling过程
2002年7月23日
概述
可以同时分析多个分类变量间的关系，并同 样用图形方式表示出来
在变量种类上更加丰富，已可以处理各种类 型的变量，如对无序多分类分析、有序多分 类变量和连续性变量同时进行分析的问题
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7
Optimal Scaling过程
2002年7月23日
多重对应分析实例
数据集corres.sav提供了某次调查得来的轿 车特征与一些用户特征的数据，请分析汽车 原产地（norigin）、汽车大小（nsize）、 轿车类型（ntype）、是否租房（nhome）、 有无双份收入（nincome）、性别（nsex）、 婚姻状况（nmarit）之间的联系如何
不能自动筛选变量，需要用户根据经验和分 析结果进行耐心筛选
SPSS暑期教师特训班源自4Optimal Scaling过程
2002年7月23日
概述
Categorical Regression (CATREG)
• 分类资料的回归分析 • 分类变量越多优势越明显 • 在SPSS 11中功能极为强大
Homogeneity (HOMALS)
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