[R-br] Duvidas Análise de Componentes Principais

Seg Dez 7 12:33:54 -02 2020

Oi Cesar,

Você tem razão, os links apontam para tutoriais sobre PCA que utilizam o 
Python como ferramenta computacional.

Mas eu compartilhei os links pois a pergunta se referia à interpretação 
dos resultados de PCA, e não ao uso da ferramenta R.

E nesses tutoriais eu procurei discutir alguns conceitos sobre a técnica 
estatística, independente da ferramenta computacional usada, e que 
poderiam ser úteis para o Fernando.

Obrigado pela expressão "caveat emptor". Aprendi mais uma.

Entendi como um sinônimo de "disclaimer".

Vou incluir no meu site pra ficar mais "chique". :-)

Um Abraço,

Markos

Em 07-12-2020 10:13, Cesar Rabak por (R-br) escreveu:
> Só agora pude dar uma vista d'olhos nas referências indicadas.
>
> Um senão (/caveat emptor/) precisa ser colocado: os exemplos usam 
> Python e não R.
>
> HTH
>
> On Thu, Apr 23, 2020 at 11:10 PM Nei por (R-br) 
> <r-br em listas.c3sl.ufpr.br <mailto:r-br em listas.c3sl.ufpr.br>> wrote:
>
>     http://www.c2o.pro.br/hackaguas/apx.html
>
>     http://www.c2o.pro.br/hackaguas/apxs02.html
>
>
>     Em 22-04-2020 18:25, Fernando Souza por (R-br) escreveu:
>>     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.
>>
>>
>>
>>     -- 
>>     =========================================
>>     Fernando Souza
>>     Zootecnista, DSc. Produção e Alimentação Animal
>>     Celular: (31)99796-8781 (Vivo)
>>     E-mail:nandodesouza em gmail.com
>>     <mailto:e-mail%3Anandodesouza em gmail.com>
>>     Lattes: http://lattes.cnpq.br/6519538815038307
>>     Blog: https://producaoanimalcomr.wordpress.com/
>>     ==========================================
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>>     R-br mailing list
>>     R-br em listas.c3sl.ufpr.br <mailto:R-br em listas.c3sl.ufpr.br>
>>     https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
>>     Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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