<div dir="ltr">E uma observação que pode ajudá-lo a entender melhor o problema (ou a solução):<br><br>Você escreveu: «
<span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:12.8px;font-style:normal;font-variant-ligatures:normal;font-variant-caps:normal;font-weight:400;letter-spacing:normal;text-align:start;text-indent:0px;text-transform:none;white-space:normal;word-spacing:0px;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline">Gostaria de selecionar as 5 variáveis resposta no primeiro componente principal mais correlacionadas<span> </span></span> . . . », mas o que o procedimento descrito no link faz é "Selecionar as cinco variáveis mais correlacionadas <b>com</b> a primeira [coordenada] componente principal."<br><br>Ou seja: dado que a PCA foi realizada, por convenção a 1ª componente da PCA é combinação linear das suas variáveis que mais apresenta a variabilidade dos seus dados. Você então via o procedimento descrito no link do SO escolhe cinco variáveis (a PCA não faz distinção se são resposta ou não) que têm maior projeção nessa componente da PCA.<div><br></div><div>HTH</div><div>--</div><div>Cesar Rabak</div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2018-05-03 0:47 GMT-03:00 Cesar Rabak <span dir="ltr"><<a href="mailto:cesar.rabak@gmail.com" target="_blank">cesar.rabak@gmail.com</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Você viu o resumo na primeira resposta no link do SO que você postou?<div><br></div><div><br></div></div><div class="HOEnZb"><div class="h5"><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, May 2, 2018 at 6:02 PM, ASANTOS via R-br <span dir="ltr"><<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Prezados Membros,<br>
<br>
Gostaria de selecionar as 5 variáveis resposta no primeiro componente principal mais correlacionadas usando a PCA, através da função prcomp(), conforme o post <a href="https://stats.stackexchange.com/questions/115032/how-to-find-which-variables-are-most-correlated-with-the-first-principal-compone" rel="noreferrer" target="_blank">https://stats.stackexchange.co<wbr>m/questions/115032/how-to-find<wbr>-which-variables-are-most-corr<wbr>elated-with-the-first-principa<wbr>l-compone</a>, sendo o meu CRM:<br>
<br>
##Banco de dados<br>
<br>
set.seed(12345)<br>
mat <- matrix(rnorm(120,0,0.5),nrow=6<wbr>,byrow=TRUE)<br>
rownames(mat) <- paste("s",1:6,sep="")<br>
colnames(mat) <- paste("g",1:20,sep="")<br>
head(mat)<br>
<br>
## Espectros com maior correlação<br>
pca.object <- prcomp(mat,center=TRUE,scale.=<wbr>FALSE)<br>
plot(pca.object)<br>
<br>
#Quero os cinco mais correlacionados<br>
topN <- 5<br>
load.rot <- scale(pca.object$rotation)<br>
names(load.rot[,1][order(abs(l<wbr>oad.rot[,1]),decreasing=TRUE)]<wbr>[1:topN])<br>
<br>
Então cheguei as variáveis resposta, mas gostaria que alguém me explicasse o por que disso fazendo um favor, pois quando utilizo os meus dados originais, são sempre as variáveis resposta com maior valor numérico que são selecionadas, mesmo utilizando a função scale().<br>
<br>
Obrigado,<br>
<br>
Alexandre<br>
<br>
<br>
-- <br>
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Alexandre dos Santos<br>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" rel="noreferrer" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-g<wbr>uia</a>) e fornea cdigo mnimo reproduzvel.</blockquote></div><br></div>
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