[R-br] Duvidas Análise de Componentes Principais
Nei
c2o.pro.br em gmail.com
Qua Dez 9 14:38:50 -02 2020
Bom Dia Cesar,
Obrigado pelas dicas sobre PCA.
Eu já tinha percebido a questão dos "sinais trocados" quando se usa
Matlab ou Python.
E obrigado por mais uma expressão latina para a minha coleção. :-)
Um Abraço,
Markos
Em 07-12-2020 16:08, Cesar Rabak escreveu:
> OK Nei!
>
> A interpretação, obviamente /não deveria/ ser diferente em função da
> linguagem e implementação da técnica, mas na prática... há uns óbices
> que precisam ser levados em conta:
>
> 1) O diagrama que indica as componentes principais pode ter os 'sinais
> trocados' nos eixos devido a forma como são calculados os autovetores
> e autovalores;
> 2) No caso dos biplots há três maneiras de representá-los, com as
> "flechas" neles tendo significado métrico levemente diferente na hora
> de interpretar;
> 3) Algumas implementações oferecem mais objetos de análise em adição
> às tabelas decorrentes dos cálculos das componentes principais.
>
> Essas diferenças podem ser vistas no próprio R com as várias funções
> para produzir a análise (number crunching) e os gráficos em pacotes
> diversos.
>
> OK quanto ao latim 🤓. Nos países de língua inglesa é muito usada
> porque nos contratos "padrão" de venda essa expressão advinda do
> jargão legal caiu no uso devido à repetição em contratos, avisos dos
> órgãos de proteção ao consumidor, etc. A própria palavra /caveat
> /sozinha às vezes é usada na conversa cotidiana.
>
> Qtº a ficar mais chique, existe um aforismo, em latim é claro sobre
> isso¹: QUIDQUID LATINE DICTUM SIT ALTUM VIDETUR!!
>
> []s
> --
> Cesar Rabak
>
> [1] “O que é dito em latim soa profundo”.
>
> On Mon, Dec 7, 2020 at 11:34 AM Nei por (R-br)
> <r-br em listas.c3sl.ufpr.br <mailto:r-br em listas.c3sl.ufpr.br>> wrote:
>
> 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.
>>>
>>>
>>>
>>> --
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>>> Fernando Souza
>>> Zootecnista, DSc. Produção e Alimentação Animal
>>> Celular: (31)99796-8781 (Vivo)
>>> E-mail:nandodesouza em gmail.com
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>>> Lattes: http://lattes.cnpq.br/6519538815038307
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>>> R-br em listas.c3sl.ufpr.br <mailto:R-br em listas.c3sl.ufpr.br>
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