Olá Daniel pode compartilhar o Scrip dos gráficos que você fez? Da PCA. Coloque qual a pergunta que a PCA está respondendo para poder ajudar melhor.
*Eucilene Alves Santana* *Doutora em Ciências* *Pesquisadora Colaboradora* *Pós Graduação em Geografia* *Universidade de Brasília - UnBCampus Universitário Darcy RibeiroICC Norte|CEP 70910-900|Brasília-DFSite: http://lagas.unb.br <http://lagas.unb.br/>Telefone: +55 (61) 3107-7594 ou 3107-7251* *https://www.researchgate.net/profile/Eucilene_Alves_Santana <https://www.researchgate.net/profile/Eucilene_Alves_Santana>* *https://www.facebook.com/Eucilenealves2012?ref=tn_tnmn <https://www.facebook.com/Eucilenealves2012?ref=tn_tnmn>* *http://www.linkedin.com/profile/public-profile-settings <http://www.linkedin.com/profile/public-profile-settings>* Em sex., 4 de dez. de 2020 às 11:07, Daniel Guimarães Tiezzi por (R-br) < [email protected]> escreveu: > Turma D ou A > > Daniel > > > > On 22 Apr 2020, at 18:25, 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. >
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