Olá Cesar Obrigado pelo retorno!
Eu montei os gráficos (mapa de indivíduos) conforme sugerido e adicionei no link. Você poderia me orientar sobre a interpretação. Eu fiz uma aqui mas não estou seguro e gostaria de ouvir a opinião de alguém mais experiente para comparar com as que fiz. Você poderia me dizer o que pode concluir dos gráficos? https://drive.google.com/open?id=1jS5tCX-2-qHo2Gbej00DkFQBpLztwXks Aproveito para pedir dicas de boas referencias para estudo, principalmente como tirar as conclusões do PCA para o modelo. Atenciosamente Em qua., 22 de abr. de 2020 às 22:03, Cesar Rabak por (R-br) < [email protected]> escreveu: > Fernando, > > Há dois aspectos a ser vistos na sua ACP. > > O número de variáveis que você tem antes da ACP e número de casos para > você fazer uma análise multivariada (nos dois casos). > > Um gráfico muito interessante para auxiliá-lo a decidir sobre seus > resultados é o "mapa de indivíduos" que plota cada caso no plano das CP, > sendo as primeiras componentes as mais "interessantes" posto que "espalham" > mais os dados por terem sido resultado de uma operação matemática que > maximiza a variâncias nesses dados. > > Nesses mapas de indivíduos você pode rotular com cores ou símbolos > aspectos da sua investigação. > > O uso das primeiras CP usando o diagrama *scree* ajuda, *mas* a > interpretação da multivariada que você venha a fazer precisará de mais > trabalho, porém você escapa do problema de ter mais variáveis que casos, > que exigiria uso de técnicas de validação cruzada, etc. > > HTH > -- > Cesar Rabak > > > On Wed, Apr 22, 2020 at 6:26 PM Fernando Souza por (R-br) < > [email protected]> wrote: > >> 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. >> >> >> >> -- >> ========================================= >> Fernando Souza >> Zootecnista, DSc. Produção e Alimentação Animal >> Celular: (31)99796-8781 (Vivo) >> E-mail:[email protected] <e-mail%[email protected]> >> Lattes: http://lattes.cnpq.br/6519538815038307 >> Blog: https://producaoanimalcomr.wordpress.com/ >> ========================================== >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> [email protected] >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >> código mínimo reproduzível. >> > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. > -- ========================================= Fernando Souza Zootecnista, DSc. 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