<div dir="ltr">OK Nei!<div><br></div><div>A interpretação, obviamente <i>não deveria</i> ser diferente em função da linguagem e implementação da técnica, mas na prática... há uns óbices que precisam ser levados em conta:</div><div><br></div><div>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;<br>2) No caso dos biplots há três maneiras de representá-los, com as "flechas" neles tendo significado métrico levemente diferente na hora de interpretar;</div><div>3) Algumas implementações oferecem mais objetos de análise em adição às tabelas decorrentes dos cálculos das componentes principais.<br><br>Essas diferenças podem ser vistas no próprio R com as várias funções para produzir a análise (number crunching) e os gráficos em pacotes diversos.</div><div><br></div><div>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 <i>caveat </i>sozinha às vezes é usada na conversa cotidiana.</div><div><br></div><div>Qtº a ficar mais chique, existe um aforismo, em latim é claro sobre isso¹: QUIDQUID LATINE DICTUM SIT ALTUM VIDETUR!!</div><div><br></div><div>[]s</div><div>--</div><div>Cesar Rabak</div><div><br></div><div>[1] “O que é dito em latim soa profundo”.</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Mon, Dec 7, 2020 at 11:34 AM Nei por (R-br) <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
<div bgcolor="#FFFFFF">
<p>Oi Cesar,</p>
<p>Você tem razão, os links apontam para tutoriais sobre PCA que
utilizam o Python como ferramenta computacional.<br>
</p>
<p>Mas eu compartilhei os links pois a pergunta se referia à
interpretação dos resultados de PCA, e não ao uso da ferramenta R.</p>
<p>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.</p>
<p>Obrigado pela expressão "caveat emptor". Aprendi mais uma.<br>
</p>
<p>Entendi como um sinônimo de "disclaimer".</p>
<p>Vou incluir no meu site pra ficar mais "chique". :-)</p>
<p>Um Abraço,</p>
<p>Markos<br>
</p>
<br>
<div>Em 07-12-2020 10:13, Cesar Rabak por
(R-br) escreveu:<br>
</div>
<blockquote type="cite">
<div dir="ltr">Só agora pude dar uma vista d'olhos nas referências
indicadas.
<div><br>
</div>
<div>Um senão (<i>caveat emptor</i>) precisa ser colocado: os
exemplos usam Python e não R.</div>
<div><br>
</div>
<div>HTH</div>
</div>
<br>
<div class="gmail_quote">
<div dir="ltr" class="gmail_attr">On Thu, Apr 23, 2020 at 11:10
PM Nei por (R-br) <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>>
wrote:<br>
</div>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
<div bgcolor="#FFFFFF">
<p><a href="http://www.c2o.pro.br/hackaguas/apx.html" target="_blank">http://www.c2o.pro.br/hackaguas/apx.html</a></p>
<p><a href="http://www.c2o.pro.br/hackaguas/apxs02.html" target="_blank">http://www.c2o.pro.br/hackaguas/apxs02.html</a><br>
</p>
<br>
<div>Em 22-04-2020 18:25, Fernando Souza por (R-br)
escreveu:<br>
</div>
<blockquote type="cite">
<div dir="ltr">
<div>Olá pessoal tudo bem</div>
<br>
<div>Estou realizando uma análise de componentes
principais, com o objetivo de selecionar as melhores
variáveis para uma análise multivariada. </div>
<br>
<div>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.<br>
</div>
<div><br>
</div>
<div>Os círculos de correlação, screem plot e corrplot
geradas pelo Pca estão disponíveis no link<br>
</div>
<div><a href="https://drive.google.com/open?id=1jS5tCX-2-qHo2Gbej00DkFQBpLztwXks" target="_blank">https://drive.google.com/open?id=1jS5tCX-2-qHo2Gbej00DkFQBpLztwXks</a></div>
<div><br>
</div>
<div>A interpretação que fiz foi a seguinte:</div>
<div><br>
</div>
<div>
<div>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</div>
<br>
<div>Principais variáveis para cada componente:</div>
<br>
<div>Consumos (CP1):
CMS,CMO,CPB,CEE,CCNF,CFDNcp,CFDA,CNDT,CEB,CED,CEM,CEL</div>
<br>
<div>Energia (CP2) : EB,ED,EM,EL</div>
<br>
<div>Peso (CP3): PV,PCJ,PCVZ,PCVZ075</div>
<br>
<div>Composição do Leite(CP4) : Solido e DCNF</div>
<br>
<div>Variaveis sanguíneas (CP5): PT e ALBUMINA</div>
</div>
<div><br>
</div>
<div><br>
</div>
<div><br>
</div>
<div>Segue uma descrição do trabalho para compreensão.
Aceito sugestões sobre a melhor forma trabalhar esses
dados<br>
</div>
<br>
<div>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.</div>
<div>Os fatores experimentais foram<span>:</span></div>
<div><strong><span>Raça</span></strong><span>:</span>
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)</div>
<div><strong>Plano nutricional:</strong> O estudo 1
avaliou os níveis (0,15,30) o estudo 2 avaliou os
níveis (0,5,10,20)</div>
<div><strong>Dias em lactação-DEL</strong> (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. </div>
<div><br>
</div>
<div><br>
</div>
<div>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.</div>
<br>
<br clear="all">
<br>
-- <br>
<div dir="ltr">
<div dir="ltr">
<div>
<div dir="ltr">
<div>
<div dir="ltr">
<div>
<div dir="ltr">
<div>
<div dir="ltr"><span>=========================================<br>
Fernando Souza<br>
Zootecnista, DSc. Produção e
Alimentação Animal<br>
Celular: (31)99796-8781 (Vivo)<br>
<a href="mailto:e-mail%3Anandodesouza@gmail.com" target="_blank">E-mail:nandodesouza@gmail.com</a><br>
Lattes: <a href="http://lattes.cnpq.br/6519538815038307" target="_blank">http://lattes.cnpq.br/6519538815038307</a><br>
Blog: <a href="https://producaoanimalcomr.wordpress.com/" target="_blank">https://producaoanimalcomr.wordpress.com/</a><br>
==========================================</span></div>
</div>
</div>
</div>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.
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