Cesar Rabak,
obrigado pela resposta. Esta é a questão como organizar os três bancos de dados levando em conta a variável ano, pois, pelo que tenho olhado as funções hclust() e prcomp() não extrai os PCAs e nem o dendograma replicando ano. Todos os exemplos do R trabalham com dados de um ano apenas. O objetivo é agrupar as cidades e os bancos de dados USArrests2007, USArrests2009 e USArrests2010 são fictícios e estão ai apenas para ilustrar que tenho 3 bancos com mesma estrutura do USArrests.
Dado que tenho apenas o USArrests, tudo pode ser resolvido com o CMR com pequenas variações de escala e padronização das variáveis se desejar.
hc=hclust(dist(USArrests))
plot(hc)
summary(prcomp(USArrests))
Obrigado
André Oliveira Souza.
Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES
Em Domingo, 12 de Abril de 2015 18:14, Cesar Rabak <cesar.rabak@gmail.com> escreveu:
Embora você cite os procedimentos de PCA e plotar dendrograma e "análise dos fatores", você não dá muita informação de porque você precisa fazer essa análise e a que conclusões deseja chegar ou quais hipóteses avaliar.
Não sei onde estão os dataframes USArrests2007, USArrests2009 e USArrests2010, tendo nos meus defaults apenas o USArrests. Considerando este último, vê-se que a estrutura dele é 50 linhas com cada uma um estado americano por quatro variáveis (três crimes e uma com a população), se você for anexar bancos com estatísticas de diferentes anos você terá que considerar como colocar a variável ano em jogo e como analisar os estados americanos para manter apenas as cinquenta linhas...
A análise de componentes principais já faz todos os cálculos necessários, assim calcular as médias em separado só faria sentido para alguma análise descritiva (incidentalmente você pode [dependendo do pacote que use para fazer a PCA] escolher se a análise será centrada na média de cada variável ou não).
Quanto aos comandos R que você colocou, eles não formam um CMR e por isso não dá para comentar a respeito.
HTH
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Cesar Rabak