[R-br] Duvidas Análise de Componentes Principais

[Fernando Souza]

Olá Cesar

Obrigado pelo retorno!

Eu montei os gráficos (mapa de indivíduos) conforme sugerido e adicionei no
link. Você poderia me orientar sobre a interpretação. Eu fiz uma aqui mas
não estou seguro e gostaria de ouvir a opinião de alguém mais experiente
para comparar com as que fiz. Você poderia me dizer o que pode concluir dos
gráficos?

https://drive.google.com/open?id=1jS5tCX-2-qHo2Gbej00DkFQBpLztwXks

Aproveito para pedir dicas de boas referencias para estudo, principalmente
como tirar as conclusões do PCA para o modelo.

Atenciosamente





Em qua., 22 de abr. de 2020 às 22:03, Cesar Rabak por (R-br) <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

> 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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>> Celular: (31)99796-8781 (Vivo)
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>> código mínimo reproduzível.
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