Bom Dia Cesar,
Obrigado pelas dicas sobre PCA.
Eu já tinha percebido a questão dos "sinais trocados" quando se usa
Matlab ou Python.
E obrigado por mais uma expressão latina para a minha coleção. :-)
Um Abraço,
Markos
Em 07-12-2020 16:08, Cesar Rabak escreveu:
OK Nei!
A interpretação, obviamente /não deveria/ ser diferente em função da
linguagem e implementação da técnica, mas na prática... há uns óbices
que precisam ser levados em conta:
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;
2) No caso dos biplots há três maneiras de representá-los, com as
"flechas" neles tendo significado métrico levemente diferente na hora
de interpretar;
3) Algumas implementações oferecem mais objetos de análise em adição
às tabelas decorrentes dos cálculos das componentes principais.
Essas diferenças podem ser vistas no próprio R com as várias funções
para produzir a análise (number crunching) e os gráficos em pacotes
diversos.
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 /caveat
/sozinha às vezes é usada na conversa cotidiana.
Qtº a ficar mais chique, existe um aforismo, em latim é claro sobre
isso¹: QUIDQUID LATINE DICTUM SIT ALTUM VIDETUR!!
[]s
--
Cesar Rabak
[1] “O que é dito em latim soa profundo”.
On Mon, Dec 7, 2020 at 11:34 AM Nei por (R-br)
<[email protected] <mailto:[email protected]>> wrote:
Oi Cesar,
Você tem razão, os links apontam para tutoriais sobre PCA que
utilizam o Python como ferramenta computacional.
Mas eu compartilhei os links pois a pergunta se referia à
interpretação dos resultados de PCA, e não ao uso da ferramenta R.
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.
Obrigado pela expressão "caveat emptor". Aprendi mais uma.
Entendi como um sinônimo de "disclaimer".
Vou incluir no meu site pra ficar mais "chique". :-)
Um Abraço,
Markos
Em 07-12-2020 10:13, Cesar Rabak por (R-br) escreveu:
Só agora pude dar uma vista d'olhos nas referências indicadas.
Um senão (/caveat emptor/) precisa ser colocado: os exemplos usam
Python e não R.
HTH
On Thu, Apr 23, 2020 at 11:10 PM Nei por (R-br)
<[email protected] <mailto:[email protected]>> wrote:
http://www.c2o.pro.br/hackaguas/apx.html
http://www.c2o.pro.br/hackaguas/apxs02.html
Em 22-04-2020 18:25, Fernando Souza por (R-br) escreveu:
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.
--
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Fernando Souza
Zootecnista, DSc. Produção e Alimentação Animal
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