对应分析作为多元统计分析的一个重要内容,自20世纪70年代传入我国以来,被广泛应用于地质学、医学、心理学、生态学、经济学等领域。近年来在国外,对应分析方法作为一种适用于大量数据分析的方法得到了广泛的运用,越来越多地被运用于文本挖掘、信息提取、遗传研究等领域。目前,国外很多专家学者致力于将对应分析方法与支持向量机、神经网络、贝叶斯分析等方法结合起来研究,这使得对应分析方法焕发出新的活力。然而在国内,教科书和文献对对应分析方法的探讨主要集中于对应分析方法的实证运用方面,对于对应分析方法的理论探讨以及将它与其他相关方法结合起来研究的文献相对缺乏。本文以“对应分析方法研究及其在个人信用评分中的应用”为题,首先对简单对应分析方法和多元对应分析方法进行系统介绍,详细阐述了对应分析方法的几何意义,然后论述了对应分析方法与Guttman内部一致性准则、典型相关分析方法、协线性模型等的等价性,最后将对应分析方法与Fisher判别法、Logistic回归结合起来用于数据分类,并将该方法运用于个人信用评分领域。本文可能的创新之处主要有以下几点:　　 第一,详细阐述了对应分析方法的几何意义,对R软件的对应分析分析结果进行解释,这对中文文献在这方面较为缺乏是一个有用的补充。　　 第二,运用逐步对应分析方法进行模型变量选择,灵活地处理了个人信用贷款数据变量较多的情况,并编写了相应的程序,探讨了将其与其他模型结合,用于变量选择的可能性和有效性。　　 第三,论述了如何将对应分析方法与Fisher判别法、Logistic回归结合起来用于数据分类,将其运用于个人信用评分领域,取得了良好的实证效果,说明了该方法具有广泛的应用潜力。