Para interpretar cada componente principal, examine a magnitude e a direção dos coeficientes das variáveis originais. Quanto maior o valor absoluto do coeficiente, mais importante será a variável correspondente ao calcular o componente.
O gráfico biplot é interpretado de forma diferente. No caso composicional variáveis associadas, e, portanto, com razão próxima de 1, têm as cabeças dos vetores que lhes representam muito próximas. Em contraposição vetores com elevada distância têm comportamento conjunto muito variável.
tamanho do autovalor para o componente é uma indicação direta da importância do componente na explicação da variação total dentro do conjunto de dados. Ou seja, o autovalor explica a importância do componente sobre a variação total dos dados.
Logo, através da Análise de Componentes Principais pode-se realizar uma espécie de Análise de Agrupamento, sendo que uma das diferenças é que, ao invés de levar em consideração a distância entre as amostras, através de alguma medida de distância como a Euclidiana, estaria se levando em consideração a correlação entre as amostras.
Esses componentes podem ser considerados como “super-variáveis” feitas de combinações altamente correlacionadas das 50 variáveis iniciais. Características Uma das mais importantes características dos componentes é que, como todas as variáveis são altamente relacionadas entre si, os novos componentes
Componentes Principais (CP's) são definidas como combinações lineares de variáveis aleatórias que têm propriedades especiais em termos de variância (ANDERSON, 1958). As CP's representam um novo conjunto de variáveis artificiais (variáveis sintéticas) que são funções lineares daquelas originais e que tem variância máxima.
Uma das mais importantes características dos componentes é que, como todas as variáveis são altamente relacionadas entre si, os novos componentes são completamente não correlacionados, ou seja, são ortogonais. Como na matriz original cada amostra apresenta um valor
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