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) <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> 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) <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> > 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. >> >> >> >> -- >> ========================================= >> Fernando Souza >> Zootecnista, DSc. Produção e Alimentação Animal >> Celular: (31)99796-8781 (Vivo) >> E-mail:nandodeso...@gmail.com <e-mail%3anandodeso...@gmail.com> >> Lattes: http://lattes.cnpq.br/6519538815038307 >> Blog: https://producaoanimalcomr.wordpress.com/ >> ========================================== >> >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing >> listr...@listas.c3sl.ufpr.brhttps://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 >> R-br@listas.c3sl.ufpr.br >> 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 > listr...@listas.c3sl.ufpr.brhttps://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 > R-br@listas.c3sl.ufpr.br > 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 R-br@listas.c3sl.ufpr.br 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.