[R-br] Duvidas Análise de Componentes Principais

[Cesar Rabak]

Fernando,

Há dois aspectos a ser vistos na sua ACP.

O número de variáveis que você tem antes da ACP e número de casos para você
fazer uma análise multivariada (nos dois casos).

Um gráfico muito interessante para auxiliá-lo a decidir sobre seus
resultados é o "mapa de indivíduos" que plota cada caso no plano das CP,
sendo as primeiras componentes as mais "interessantes" posto que "espalham"
mais os dados por terem sido resultado de uma operação matemática que
maximiza a variâncias nesses dados.

Nesses mapas de indivíduos você pode rotular com cores ou símbolos aspectos
da sua investigação.

O uso das primeiras CP usando o diagrama *scree* ajuda, *mas* a
interpretação da multivariada que você venha a fazer precisará de mais
trabalho, porém você escapa do problema de ter mais variáveis que casos,
que exigiria uso de técnicas de validação cruzada, etc.

HTH
--
Cesar Rabak


On Wed, Apr 22, 2020 at 6:26 PM Fernando Souza por (R-br) <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br> wrote:

> Olá pessoal tudo bem
>
> Estou realizando uma análise de componentes principais, com o objetivo de
> selecionar as melhores variáveis para uma análise multivariada.
>
> Gostaria de uma orientação sobre a  interpretação. Eu interpretei de forma
> correta? Variáveis que possuem alta correlação com um CP também estão
> correlacionadas entre si. Isso significa que posso utilizar somente uma das
> principais variáveis do CP1 (por exemplo) para incluir no modelo
> multivariado? No caso a variável que apresentar significado para o trabalho.
>
> Os círculos de correlação, screem plot e corrplot geradas pelo Pca estão
> disponíveis no link
> https://drive.google.com/open?id=1jS5tCX-2-qHo2Gbej00DkFQBpLztwXks
>
> A interpretação que fiz foi a seguinte:
>
> Considerei as variáveis PC,IC e Prod leite (Azul no gráfico) como variável
> suplementar quantitativa.  Baseado no ScreenPlot selecionei somente 5 CP
> para avaliação que explicaram 67,80% da variancia total. Pela minha
> interpretação cheguei as seguintes conclusões
>
> Principais variáveis para cada componente:
>
> Consumos (CP1): CMS,CMO,CPB,CEE,CCNF,CFDNcp,CFDA,CNDT,CEB,CED,CEM,CEL
>
> Energia (CP2) : EB,ED,EM,EL
>
> Peso (CP3): PV,PCJ,PCVZ,PCVZ075
>
> Composição do Leite(CP4) : Solido e DCNF
>
> Variaveis sanguíneas (CP5): PT e ALBUMINA
>
>
>
> Segue uma descrição do trabalho para compreensão. Aceito sugestões sobre a
> melhor forma trabalhar esses dados
>
> O banco de dados é oriundo  dois estudos realizados pelo mesmo grupo de
> pesquisa nas mesmas condições experimentais
> (animais,instalação,dieta,manejo) e avaliaram 48 variáveis.
> Os fatores experimentais foram:
> *Raça*: Estudo 1 avaliou 12 animais (6 raça1 e 6 da raça 2). O estudo 2
> avaliou 13 animais (6 raça 1 e 7 raça 2)
> *Plano nutricional:*  O estudo 1 avaliou os níveis (0,15,30) o estudo 2
> avaliou os níveis (0,5,10,20)
> *Dias em lactação-DEL* (medidas repetidas no tempo):  Estudo 1, dias
> dispersos entre os períodos de 30 a 120 dias. No estudo 2 os DEL foram
> avaliados em dias entre 150 a 250 dias.
>
>
> Eu realizei uma análise gráfica e não há indicações de haver diferenças
> entre estudos, o que era de certo modo esperado. Raça e DEL parecem ser os
> fatores que afetam as variáveis respostas.
>
>
>
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