Cesar, Muito obrigado pela atenção! Você me ajudou muito. Eu também havia concluído que os fatores que utilizei (raças, planos e vol. conc), não aparentavam diferenças significativas, mas não estava muito seguro.
Quanto ao número de componentes utilizar minha dúvida é a seguinte: 2 componentes: Eu explico somente 40% da variação 5 componentes: Eu explico 78% da variação Existe uma variação explicada mínima a ser considerada na escolha do número de componentes? Obrigado! On Apr 23 2020, at 9:10 pm, Cesar Rabak por (R-br) <[email protected]> wrote: > Os mapas de indivíduos para as duas primeiras dimensões mostram que há uma > melhor representatividade dos valores extremos (v. Plano.png) onde o cos² é > maior. > > Para as três variáveis categóricas que você usou (raças, planos e vol. conc) > as elipses de confiança (que presumo sejam 95%) indicam que para essa amostra > os dados não indicam diferenças com significância estatística dentro dos > limiares usuais. > > Minhas referências de estudo para esse assunto : > > Foucart, T. L’analyse des données, mode d’emploi : méthodes et études de cas. > Rennes.] Presses Univ. de Rennes, 1997. > Escofier, B.; Pagès, J. Analyses factorielles simples et multiples: > Objectifs, méthodes et interprétation. Paris. Dunod, 2008. > > > A última trabalha bem a questão da interpretação com casos mais recentes, > embora a primeira seja bem equilibrada entre teoria e exemplos práticos. > > Há material na Internet, mas não posso opinar sobre eles, inclusive vídeos. > > HTH > -- > Cesar Rabak > > > On Thu, Apr 23, 2020 at 4:57 PM Fernando Souza por (R-br) > <[email protected] (mailto:[email protected])> wrote: > > 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] (mailto:[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] (mailto:[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] (mailto:e-mail%[email protected]) > > > > Lattes: http://lattes.cnpq.br/6519538815038307 > > > > Blog: https://producaoanimalcomr.wordpress.com/ > > > > ========================================== > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > _______________________________________________ > > > > R-br mailing list > > > > [email protected] (mailto:[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] (mailto:[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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