Como o César ja comentaou para PCA não existem variáveis respostas e preditoras. <div><br></div><div> No entanto você pode realizar o PCA colocando as variáveis que você tem como preditoras como variáveis ativas (Variáveis utilizadas para o cálculo dos componentes principais) e as variáveis que você deseja utilizar como respostas como variáveis suplementares (Variáveis não foram utilizadas no computo do componentes ). Acredito ser a forma mais prática de você obter o que deseja.<div><div><br></div><div><div>Na biblioteca FactoMiner isso pode ser facilmente implementado e analisado.</div><div>Há varios videos da equipe de desenvolvedores ensinando como fazer</div><div>https://www.youtube.com/watch?v=pks8m2ka7Pk<br></div><div><br></div><br><signature>=========================================<br>Fernando Souza<br>Celular: (31)99796-8781 (Vivo)<br><a href="https://n1.nylas.com/link/9d921808a1e3930760bba0498802e32c94a94a0e62fd6464ae1a1c6a328605ec/0?redirect=mailto%3Ae-mail%253Anandodesouza%40gmail.com&recipient=r-br%40listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank" style="background-color: rgb(255, 255, 255); outline: 0px; cursor: text;">E-mail:nandodesouza@gmail.com</a><br>==========================================</signature></div></div></div><img class="n1-open" width="0" height="0" style="border:0; width:0; height:0;" src="https://n1.nylas.com/open/9d921808a1e3930760bba0498802e32c94a94a0e62fd6464ae1a1c6a328605ec?recipient=r-br%40listas.c3sl.ufpr.br">
<div class="gmail_quote nylas-quote nylas-quote-id-8ddddb74efa8d6c3195f93efd161a1836d19cbea575a6c40589472ad3c15a92a">
<br>
On Mai 3 2018, at 4:30 pm, ASANTOS via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
<br>
<blockquote class="gmail_quote"
style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">
<meta content="text/html; charset=utf-8" />
<body bgcolor="#FFFFFF">
<p>Obrigado Cezar,</p>
<p> Então mudando
names(load.rot[,2][order(abs(load.rot[,2]),decreasing=TRUE)][1:topN])
e
names(load.rot[,3][order(abs(load.rot[,3]),decreasing=TRUE)][1:topN]),
vou ter as cinco variáveis mais correlacionadas com a segunda e
terceira componentes principais respectivamente?</p>
<p>Novamente obrigado,</p>
<p>Alexandre<br />
</p>
<pre cols="72">--
======================================================================
Alexandre dos Santos
Proteção Florestal
IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso
Campus Cáceres
Caixa Postal 244
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Bairro: Distrito Industrial
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<a href="mailto:e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br">e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br</a>
<a href="mailto:alexandre.santos@cas.ifmt.edu.br">alexandre.santos@cas.ifmt.edu.br</a>
Lattes: <a href="http://lattes.cnpq.br/1360403201088680?recipient=r-br%40listas.c3sl.ufpr.br">http://lattes.cnpq.br/1360403201088680</a>
OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 - ResearcherID: A-5790-2016
Researchgate: <a href="http://www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10?recipient=r-br%40listas.c3sl.ufpr.br">www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10</a>
LinkedIn: br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635
<a>Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/</a>
======================================================================</pre>
<div>Em 02/05/2018 23:57, Cesar Rabak
escreveu:<br />
</div>
<blockquote type="cite">##Banco
de dados<br />
<br />
set.seed(12345)<br />
mat <- matrix(rnorm(120,0,0.5),nrow=6<wbr></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></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></wbr>oad.rot[,1]),decreasing=TRUE)]<wbr></wbr>[1:topN])</blockquote>
<br />
</body>
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</blockquote>
</div>