Fala pessoal, tudo blz!? Peço a todos vocês que acessam ao canal e já viram algum vídeo útil para sua carreira que deixe o like e façam comentários para gerar engajamento. É bastante trabalhoso fazer os vídeos e a resposta de vocês é importante para continuarmos buscando aquele ânimo pra continuar produzindo vídeos úteis para vocês. Abraço, Tmj🍺😉👍🏼👊🏼.
@luisreginaldorodrigues9102
12 сағат бұрын
Caro Vagner, obrigado por compartilhar seu conhecimento. Muito boa sua aula.
@pedroaugusto1709
Жыл бұрын
Esse video salvou minha iniciação cientifica
@prof.dr.vagner
Жыл бұрын
Espero continuar ajudando... Se puder, peça para amigos e parentes a se inscreverem, comentar e tals. Me motiva a continuar com os vídeos... Se achar que ajudei bastante, considere virar membro(a) do canal... Abç.. 👍🏼👊🏼 Se puder divulgue o Curso daqui de Engenharia Florestal e Nossa pós graduação em Produção Vegetal com área de Conservação de recursos Naturais... aos colegas e parentes. TMJ
@gisieleschenemann
3 жыл бұрын
Excelente vídeo! Procurei muito por vídeos explicando PCA no Past com tantos detalhes! Muito obrigada!
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Ôpa, que bom que ajudamos... se tiver palpites para outras análises me fale. abç
@gisieleschenemann
3 жыл бұрын
Gostaria de aprender mais sobre a normalização dos dados e tratamento de outliers.
@rubensjunqueira7584
3 жыл бұрын
@@prof.dr.vagner CCA e N-MDS seria lindo!!!
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
@@gisieleschenemann Vou fazer um material de normalidade e busca por outliers sim... Tentarei fazer pra esta semana.Abç
@gisieleschenemann
3 жыл бұрын
Vou esperar pelo vídeo!
@pauloantoniodasilva2124
3 жыл бұрын
Oi Vagner. Fiz disciplinas com você no mestrado. Tenho acompanhado seus vídeos. São todos bons. Parabéns.
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Valew a força Paulo, se tiver sugestões pode mandar... abraço
@rubensjunqueira7584
3 жыл бұрын
Boa noite professor. Excelente aula!!! Bem que o Sr. poderia fazer um vídeo parecido, mas com Análise de Correspondência Canônica. Sei lá. É só uma sugestão rsrs. Obrigado pela ajuda com a PCA. Salvou!!!
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Fiz o vídeo sobre o CCA, confere lá kzitem.info/news/bejne/k5yr2GSQfpamZJw
@rubensjunqueira7584
3 жыл бұрын
@@prof.dr.vagner Oi professor, acabei de assistir. Ficou excelente!!! Resolveu 100%!!! Agradeço demais!!! Um abraço
@cleberalves1323
3 жыл бұрын
Excelente aula, professor! Linguagem tranquila e precisa! Ajudou muito!!!
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Bom demais que ajudou, não esquece de se inscrever e divulgar para amigos e parentes. Se tiver sugestões, aceito. Abraço
@karolinecarvalho1863
3 жыл бұрын
Sensacional! Me ajudou muito. Obrigada professor.
@karolinecarvalho1863
3 жыл бұрын
Gostaria de aprender mais sobre a normalização dos dados e tratamento de outliers.
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Opa, que bom que o vídeo ajudou... não esquece de recomendar o canal para amigos e parentes :)
@SidneyLino
3 жыл бұрын
Obrigado Vagner. Já passei o link do seu vídeo para os meus alunos.
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Top D+ Sidney... se tiver alguma sugestão pode mandar... Me anima saber que estou ajudando a galerinha mais nova, na minha época sofri demaaaaaaais com multivariada, até conseguir aprender um pouco. Agradeço sua inscrição e divulgação do canal. Abraço
@ruancarneiro1989
3 жыл бұрын
Muito boa a aula. Me ajudou muito !!!
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Opa, bom demais... se quiser sugerir vídeos aceito... abç 👍👊
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Se puder, indique o site para colegas, parentes e amigos, toda inscrição ajuda ...
@emillyoliveira9343
3 жыл бұрын
Ótima explicação, estava a procura de vídeos sobre o tema e esse foi sem dúvidas o melhor.
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Legal demais Emilly... bom que ajudamos um pouquinho :). Não esquece de se inscrever e divulgar o canal para parentes e amigos ... Aceito sugestões para vídeos. abç
@anapaulamilladossantossenh2896
3 жыл бұрын
Obrigada, professor Vagner, ótimo vídeo e bom revê-lo! Estudamos juntos na graduação e mestrado, lembra de mim? Ana Paula Milla, abraços.
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
huahuahauhua Lembro demaaaaaais... Que massa sua mensagem... Fomos pro curso de campo da Ecologia lá no PESCAN, sofrendo nas madrugadas pra entregar relatórios kkk. Tudo certo por aí?
@anapaulamilladossantossenh2896
3 жыл бұрын
Sim, ainda quero criar uma disciplina condensada de campo assim, muito boa. Sou professora na UFTM em Uberaba, mas na Engenharia Ambiental. Abraços!!!
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
@@anapaulamilladossantossenh2896 Massa demais... eu caí nas engenharias também, só que na Florestal perto de Catalão, na UEG... Se um dia abrir vaga aí me avisa huaahuhauah. Perdi contato com quase todo mundo daquela época... cada um num canto.
@renatoyagi7635
Жыл бұрын
Excelente aula Prof. Vagner! Brilhante seu comentário aos cerca de 21 min., aonde faz da estatística uma ferramenta do pesquisador e não do pesquisador um ser subserviente à ela. Parabéns pelas orientações mesmo que arbitrárias, mas muito coerentes com o reconhecimento da experiência e conhecimento técnico dos próprios alunos! TMJ
@prof.dr.vagner
Жыл бұрын
Agradeço Renato... E vamos que vamos... Espero continuar ajudando... Se puder, peça para amigos e parentes a se inscreverem, comentar e tals. Me motiva a continuar com os vídeos... Se achar que ajudei bastante, considere virar membro(a) do canal... Abç.. 👍🏼👊🏼 Se puder divulgue o Curso daqui de Engenharia Florestal aos colegas e parentes. TMJ
@victoriabalduino8113
3 жыл бұрын
Ótima explicação 👏🏻👏🏻👏🏻
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Bom dia Victória, valeu pelo incentivo... logo logo sai mais vídeos das multivariadas da vida. Se tiver sugestões pode pedir. Abraço
@suianygervasio2100
Жыл бұрын
Boa noite professor! Seu vídeo me encurtou um longo caminho para interpretação dos dados! Muito obrigada!!
@prof.dr.vagner
Жыл бұрын
Opa, que bom que o Video ajudou Suiany. Se puder peça para amigos e parentes a se inscreverem, me ajuda bastante. 👆👊
@talleseduardo313
3 жыл бұрын
Muito bom Vagner!! 👏🏽👏🏽👏🏽 No caso ali se fossem crianças avaliadas o tamanho do pé era uma variável importante!! Hahaha...
@lonok84
3 жыл бұрын
Excelente explicação, muito obrigado por compartilhar seu conhecimento 🤘🏻
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Já apanhei muito pra multivariadas, tenho que tentar fazer a galera não sofrer tanto 🙂. Se puder, peça para parentes, colegas e amigos se inscreverem... abraço 👊
@16lindomar16
5 ай бұрын
Muito obrigada, professor. Me ajudou significativamente! Excelente trabalho! Nunca comento em vídeos, mas o senhor me ajudou tanto que precisava registrar.
@prof.dr.vagner
3 ай бұрын
Agradeço o comentário... ajuda a divulgarmos um pouco nosso conhecimento. Já apanhei muito, e vou continuar apanhando, pra análises de dados... mas quando aprendemos algo, acho importante tentar passar pra frente... abç
@amandanoronha9490
2 жыл бұрын
Ótimo tutorial, professor! Salvou demais.
@prof.dr.vagner
2 жыл бұрын
Opa, valew... um sofrimento multivariado a menos né... se puder convide amigos e parentes a se inscreverem... me ajuda muitão. 👍🏼👊🏼
@gerardoluis4809
3 жыл бұрын
Ótimo vídeo! Muito bem explicado! Seria massa uma aula sobre Análise Discriminante Obrigado desde já!
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Bom dia.... ahhhhh sim. Anotei aqui e vou ver se faço um vídeo de AD no ano novo. abraço e boas festas
@MsMarcosfreitas
9 ай бұрын
Seus vídeos são muito legais. Explicam muito bem a estatística.
@prof.dr.vagner
6 ай бұрын
Valew Marcos... seguimos na luta. abç
@alexsanches2260
3 жыл бұрын
Prof. Boa noite! Parabéns pelo vídeo. Por favor, como seria a montagem de uma planilha para fazer um biplot em esquema fatorial?
@adrianasoteromartins4689
Жыл бұрын
Muito obrigada pelas dicas, foi muito importante essas explicações para o meu trabalho!
@nayaradornelas5332
3 жыл бұрын
Muito bom! Obrigada!
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Opa, tendo alguma dúvida pode perguntar... Se possível, divulgue o canal para amigos e colegas... 👍🏼👊🏼
@j.eduardopimentel8864
Жыл бұрын
Excelente aula! Parabéns, professor!
@prof.dr.vagner
Жыл бұрын
Vlws, tomara que as outras aulas tbm ajudem. Se puder, peça para amigos e parentes a se inscreverem. Me ajuda d+. Abç 🤜
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Fala pessoal, tudo blz? Espero que o vídeo auxilie vocês a perderem o medo deste tipo de análise. Comentem aí se conheciam a PCA ou se já precisaram rodar alguma multivariada! Abraço.
@leonardodemarinotreml4780
3 жыл бұрын
Olá professor, boa noite! Primeiramente, parabéns pelo excelente material. Tenho uma dúvida. Fiz um estudo em que analisei primeiramente a florística numa área de transição em 12 parcelas amostrais, onde apliquei uma análise de ordenamento NMDs. Dessa forma obtive três grupamentos ao longo do meu transecto na área de transição. Nas parcelas eu coletei solo para análise da fertilidade. Teria algumas forma de eu mesclar esses grupamentos obtidos com as variáveis do solo? Digo, tem como eu predizer que os grupamentos são esses por conta da florísticas similares em cada parcela e tais variáveis do solo podem explicar esses grupos como no PCA.
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
@@leonardodemarinotreml4780 Blz Leonardo, valew a Força... Pelo que entendi vc quer correlacionar as variáveis de solo com as parcelas para demonstrar os grupos... Certo? Fiz um vídeo de CCA e nMDS recentemente, as duas análises faz isso só que muita gente usa nMDS só pra similaridade floristica... dá uma olhada nesse vídeo "Só digitar CCA e nMDS no meu canal que vc acha"
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
@@leonardodemarinotreml4780 Se não for isso que vc deseja fazer, tente me explicar de novo, as vezes eu não entendi... Aconselho ver os vídeos de Como fazer graficos top no PAST (caso esteja usando ele) e o vídeo de ANOSIM que confirma os grupos encontrados em outras análises... Fico á disposição...
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
@@leonardodemarinotreml4780 Se der, convide amigos e parentes a se inscrevem no canal, me anima demais a fazer mais vídeos... 👍🏼👊🏼
@leonardodemarinotreml4780
3 жыл бұрын
@@prof.dr.vagner Muito obrigado professor. Era isso mesmo que eu estava procurando. Qualquer nova dúvida eu venho incomodar. Irei indicar o canal também. Boa noite.
@israelhenrique4315
2 жыл бұрын
Obrigado pela aula! Me ajudou bastante a entender. Vou utilizar essa metodologia estatística na matéria da qualidade do ar da minha pós. Abraço
@prof.dr.vagner
2 жыл бұрын
Massa, essa é a ideia... qnto mais gente usar, melhor pra todos... 👊🏼👍🏼
@janeyono6797
3 жыл бұрын
Gostei! Professor mostra como fazer PCA quanto temos amostrar de locais diferentes, comprando grupos. Valeu
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Vou fazer sim, utilizando áreas diferentes e mostrando como comprovamos os grupos...
@claudiaaparecida5272
3 жыл бұрын
Muiito bom!!!!
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Que bom que ajudou, se tiver alguma dúvida me procure... Se possível convide amigos, colegas e parentes a se inscreverem... me ajuda muito 😁👊👍
@wagnerpatriciodesousajunio3870
2 жыл бұрын
Vídeo muito didático! Ajudou demais! Obrigado Prof. Vagner
@prof.dr.vagner
2 жыл бұрын
Vlw o comentário... Espero continuar ajudando... Se puder, peça para amigos e parentes a se inscreverem, comentar e tals. Me motiva a continuar com os vídeos... Se achar que ajudei bastante, considere virar membro(a) do canal... Abç.. 👍🏼👊🏼
@rogersilfer
Жыл бұрын
Parabéns! Me ajudou muito.
@prof.dr.vagner
Жыл бұрын
Opa... bom demais que ajudou... 'Espero continuar ajudando... Se puder, peça para amigos e parentes a se inscreverem, comentar e tals. Me motiva a continuar com os vídeos... Se achar que ajudei bastante, considere virar membro(a) do canal... Abç.. 👍🏼👊🏼
@GeisonGii
9 ай бұрын
ótima explicação!
@prof.dr.vagner
6 ай бұрын
Bons estudos!
@fredericojunior5082
Жыл бұрын
aula muito top
@prof.dr.vagner
Жыл бұрын
Vlws Frederico, tomara que os vídeos estejam ajudando, se puder divulgue para os colegas e amigos. abç
@edutj100
Жыл бұрын
Parabéns pelo Vídeo. Eu uso Python para essas análises.
@ecologiadescomplicada9937
2 жыл бұрын
Ótima aula. Simples e didática. Parabéns!
@nonamenoname1942
3 жыл бұрын
Thank you very much, professor!
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
👍🏼👊🏼
@diegolima7327
6 ай бұрын
"Sou Diego lima do curso de agronomia é assisti ao seus vídeo".
@Vttorr
2 жыл бұрын
Parabéns! Ótimo vídeo, bem explicativo. .
@prof.dr.vagner
2 жыл бұрын
Espero continuar ajudando... Se puder, peça para amigos e parentes a se inscreverem, comentar e tals. Me motiva a continuar com os vídeos... Se achar que ajudei bastante, considere virar membro(a) do canal... Abç.. 👍🏼👊🏼
@Matteus605
Жыл бұрын
Excelente vídeo!! Muito obrigado pelas explicações.
@leemarxgomesdecarvalho6469
2 жыл бұрын
Aula muito boa, parabéns!
@prof.dr.vagner
2 жыл бұрын
Espero continuar ajudando... Se puder, peça para amigos e parentes a se inscreverem, comentar e tals. Me motiva a continuar com os vídeos... Se achar que ajudei bastante, considere virar membro(a) do canal... Abç.. 👍🏼👊🏼
@thiagofiuzaguimaraes4252
3 жыл бұрын
Incrível! Como criar cladogramas nessa versão?
@patrickmeneses6722
3 жыл бұрын
Em quase todas as PCA que vi, se expressa a % ao lado das componentes nos dois eixos (componente 1(x%); componente 2 (y%)). Você sabe se realmente é necessário expressar esse dado? Se sim, qual ferramenta realiza-se essa expressão ?
@patrickmeneses6722
3 жыл бұрын
E parabéns pela ótima aula👏👏
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Essa é a "porcentagem da variância explicada pelo eixo/componente em questão"... é importante sim. Se for muito baixa, por exemplo 5% ou menos, significa que o eixo não foi muito relevante para expressar a ordenação. Nesse caso esse eixo nem precisaria ser apresentado... Geralmente, se o 1° e o 2° eixos somados derem mais de 50% (tem casos que ficam bem altos) significa que a variação dos seus dados foi bem explicada pelo gráfico gerado. Na minha área o pessoal considera que acima de 70% (soma do eixo 1 e 2 ) a PCA foi bastante explicativa... mas isso muda de área para área do conhecimento
@kamilafernandes7559
3 жыл бұрын
Professor, muito obrigada por esse vídeo! Por favor, gostaria de saber se há disponível algum vídeo sobre análise PLS no PAST.
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Nossa, essa daí nunca fiz :)... vou pesquisar aqui e vou ver se consigo fazer vídeo dela. (Partial Least Squares né?)
@kamilafernandes7559
3 жыл бұрын
@@prof.dr.vagner Isso, professor! Muito obrigada!
@Marciamatosdasilva
3 жыл бұрын
Sobre a porcentagem da PC1 + PC2, só é válido se for um valor acima de 50% ou se realiza a separação desejada dos grupos não tem problema a porcentagem ser menor que 30%?
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Então, quando a % de variação explicada é muito baixa significa que os dados possuem muita variação... Se deu 30% os eixos 1 e 2 somados, significa que tem outros 70% da variação dos dados não explicada, me parece muito né (abaixo de 50% na minha área de atuação é considerado baixo sim).... Mas assim, depende do que vc tá avaliando, se for algo que vc sabe que tem uma variação enorme, então explicar 30% já ajuda né... Vc fez PCA por correlação ou co-variancia? Se quiser me mandar parte dos dados eu vejo aqui e dou uns palpites
@Marciamatosdasilva
3 жыл бұрын
@@prof.dr.vagner Obrigada professor! São dados de espectrometria de massas usei 25 amostras e 551 variáveis(massa/carga dos íons e sua intensidades), acredito que foi por correlação, devido termos atribuído a mesma importância a cada uma das variáveis, através do autoescalonamento, primeiramente determinamos a média e o desvio padrão de cada coluna (ou variável) do conjunto de dados e de cada intensidade, subtraiu-se o valor médio da respectiva coluna e em seguida dividiu-se pelo valor do desvio padrão. No gráfico gerado pela PCA, pode -se observar uma clara separação em 5 grupos de amostras, mas a PC1(16,97%) e a PC2(12,6%), os dados de massas tem uma variação muito grande mesmo, mas como estou desenvolvendo meus conhecimentos sobre PCA, fiquei na dúvida se só deve ser considerado acima de 50% de variação explicada pela componentes
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
@@Marciamatosdasilva Como foi feito uma padronização dos dados (este escalonamento) vale a pena tentar por covariancia pois, pelo que entendi, não terá unidades... de qualquer forma se seu intuito é determinar grupos, talvez valha a pena tentar uma analise discriminante... fiz 3 videos sobre... talvez ajude em algo :) kzitem.info/news/bejne/12ulsaSOoX5onKA kzitem.info/news/bejne/uJt725iYqIClfIY kzitem.info/news/bejne/0m2C13iZjnt5lYI
@Marciamatosdasilva
3 жыл бұрын
@@prof.dr.vagner Foi por co-variancia, errei aqui, mas vou ver os vídeos! Muito obrigada professor!
@tainaalves3023
3 жыл бұрын
Muito boa a aula 👏👏😁
@gerusal.c4018
2 жыл бұрын
Obrigada, explicação fora de série! s2
@prof.dr.vagner
2 жыл бұрын
Q bom q o vídeo ajudou 😃. A ideia é dar um help mesmo. Se puder peça para amigos e parentes pra se inscreverem. Me ajuda d+. Precisando estamos aew...Abç 👍🏼👊🏼
@qasimahmad6714
3 жыл бұрын
Please i just need one comment from you.....It would be highly appreciated.. I am doing PCA with PAST....... Question is does PAST only can do with five variables...... I am trying to put 14 variables of my 2 groups (with three replications each) but PAST is showing only 5 variable (i do not know that zre varibale are something else ) in Summary. However, in loading and biplott all variables are showing..... i can not understand why it is so? how to adjust these if it is wrong..........
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Hmmm, Do you use Past 3.0 or 4.0? It allows you to use several variables. (download in the link: past.en.lo4d.com/windows)... If you want to send me the data i can take a look... It is strange the biplot comes out complete
@qasimahmad6714
3 жыл бұрын
@@prof.dr.vagner Thanks a lot .......you do not know how helpful it would for me.........i have to submit my report on monday........................so i can not try other software.......
@qasimahmad6714
3 жыл бұрын
@@prof.dr.vagner i am using past 3.0
@qasimahmad6714
3 жыл бұрын
@@prof.dr.vagner i sent you email.
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
@@qasimahmad6714 Try This... www.nhm.uio.no/english/research/infrastructure/past/... I looked at your data ... Actually you have few cases (only 6, 3 with spray and 3 control data). The correct thing for PCA is that we have at least 3 times more cases than variables (I understood that CH are variables). In your case you have 6 cases for 16 variables, so this problem is happening. Perhaps you have sent the averages for each replication, if you have the raw data you may be able to do the analysis. Sorry for the English, I'm not that good :).
@laraguterresaquino33
2 жыл бұрын
MUITO OBRIGADA PELA EXPLICAÇÃO
@henriqueferreira6301
Ай бұрын
Ótimo conteúdo, professor. Gostaria de tirar uma dúvida, tenho um trabalho que consta tempo de armazenamento em diferentes temperaturas. Como seria?
@Marciamatosdasilva
3 жыл бұрын
Serve pra analisar dados de espectrometria de massas?
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Bom dia, vc pode me explicar sobre seus dados? Basicamente o que vc precisa são amostras e variáveis analisadas... Provavelmente vc tem variáveis quantitativas e várias amostras... então seria possível sim... se quiser me mandar os dados ou parte deles eu te falo como eu organizaria
@Marciamatosdasilva
3 жыл бұрын
@Prof. Vagner Santiago do Vale bom dia professor! São 5 amostras de bananeira, cada amostra com 5 replicatas, as variáveis são relação massa/carga e intensidade, como os dados foram obtidos por infusão direta eles variam muito de intensidade, a minha ideia é descobrir quais os íons são similares ou diferentes entre as amostras
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
@@Marciamatosdasilva Hmmm, acho que no seu caso talvez um Cluster (dendrograma) mostre melhor quais são íons semelhantes entre si (pode tentar rodar o PCA em seguida)... O problema é que vc tem só duas variáveis, talvez uma refressão ou análise de correlação simples irá mostrar a relação entre intensidade e massa/carga (que são suas duas variáveis). Geralmente PCA é usada quando temos 3 ou mais variáveis.
@andreiasoares6340
3 жыл бұрын
Boa tarde, Excelente explicação, parabéns! Vagner, não teríamos que analisar possível outliers antes da analise de PCA?
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Tudo bom Andeia... sim sim, para quaisquer análises é bom verificar outliers. Como já tenho vídeo explicando essa questão (kzitem.info/news/bejne/po2Z3qispWthfY4) eu prefiro não ficar repetindo... Mas vc tem razão sim
@andreiasoares6340
3 жыл бұрын
@@prof.dr.vagner obrigada pelo link, vou assistir.
@rogeriomelloni8268
3 жыл бұрын
Parabéns pelo vídeo. Muito bom! Uma dúvida: quando eu for eliminando variáveis do PCA não fica estranho para explicar? Por exemplo: eu tinha um monte de variáveis mas aparecem somente algumas no PCA. Eu tenho que explicar no artigo por que eu eliminei ou por que só estão as que aparecem no PCA? Obrigadoooooo
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Opa, boa noite Rogério... Então, é um procedimento normal. Quando temos muitas variáveis (e o mundo tem muitas) inserir todas pode prejudicar nossa interpretação... Então é normal que escolhamos apenas aquelas que mais nos auxiliam a confirmar ou refutar uma hipótese... E sim, tem que explicar na metodologia como e porque eliminou uma variável e não a outra que estava dizendo a mesma coisa (por exemplo). Se não quem ler vai ficar perdido... Obs: A explicação da eliminação de variáveis pode ser tanto estatística como biológica... aí cabe muita leitura sobre o assunto... Enfim, espero ter ajudado. Se possível divukgue o artigo para amigos e parentes.... abraço bom fim de semana :)
@resumosexatos8086
3 жыл бұрын
Excelente aula professor, mas eu tenho uma dúvida. Na aba Loadings plot tem como selecionar duas opções (Coefficients e correlation) para Values e e ambas refetem valores diferentes na aba Loadings. Como interpretar essa diferença de valores? Tenho uma base de dados que ja foi padronizada e quando seleciono a opção correlation os valores da tabela são mais próximos de 1 ou -1 do que dando faço com Coefficients. Desde ja AGRADEÇO!
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
O calculo para cada um é diferente, por isso os valores são divergentes... A opção 'Coeficientes' fornece os coeficientes em relação aos eixos da PCA e 'Correlação' fornece a correlação entre cada variável em relação aos eixos, por isso dão diferentes... particularmente eu uso mais a opção correlation pra interpretar os dados.
@VIDEOSASDE
3 жыл бұрын
Muito bom!
@MorganaLolaia
3 жыл бұрын
Excelente explicação. Gostaria de saber se é possível fazer o PCA a partir de dados de abundância relativa?
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Vlw... então, para dados de densidade por parcelas por exemplo acho melhor fazer um cluster/dendrograma ou um CA ou um DCA ou ainda um PCOA (ate nMDS pode se não me engano).... Agora se tiver dados de abundancia x parcelas e variaveis ambientais x parcelas pode fazer um nMDS ou uma CCA...
@sandramilenavelez7293
Жыл бұрын
Muito bom, obrigada pela ajuda. Só fiquei em dúvida de quais são os valores que devem ser analisados nos loadings. A partir de qual valor é relevante?
@prof.dr.vagner
Жыл бұрын
Bom dia, Geralmente acima de 0,4 a variável já é considerada relevante. No entanto varia de área de atuação para área de atuação. Quanto mais caótico forem os dados, mais se aceita usar valores inferiores a 0,4 para explicar o fenômeno. Espero continuar ajudando... Se puder, peça para amigos e parentes a se inscreverem, comentar e tals. Me motiva a continuar com os vídeos... Se achar que ajudei bastante, considere virar membro(a) do canal... Abç.. 👍🏼👊🏼
@joaopedromedeirosgomes2211
2 жыл бұрын
top o video
@rodrigooliveira9143
3 жыл бұрын
Olá Vagner. Primeiramente, parabéns pelo vídeo. Me tira uma dúvida, eu consigo nessa interpretação do pca obter a relação de variação entre duas variáveis? Por exemplo, quero saber quando como varia a altura em centímetros com o peso da pessoa... quantos cm são necessários para aumentar 1 kg??? Teria outra análise mais adequada para isso? Muito obrigado desde já.
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Bom dia Rodrigo, blz? Quando são duas variváveis é recomendado ou correlação ou regressão... No seu caso, a relação de altura e massa são dependentes entre si, então seria uma regressão.
@prof.dr.vagner
3 жыл бұрын
Qlq dúvida me manda um e-mail pra vsvale@hotmail.com que te explico com seus dados.
@pedroaugusto1709
Жыл бұрын
Fala professor beleza ? Caso queira aplicar uma rotação varimax nos eixos como faz pelo software ?
@Jen39100
5 ай бұрын
Olá! muito obrigada pelo video. Fiz o PCA com meus dados.... encontrei relacao entre as variables (aqui tudo certo) mas no biplot, as observacoes nao aparecem agrupadas como eu esperaria....mesmo assim, posso manter esta analisis para meu informe final do trabalho?
@Alinelopesmga
2 жыл бұрын
De acordo com o manual do PAST é possivel fazer o teste Bartlett’s sphericity test e o Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) para testar a esfericidade, mas eu não consegui encontrar onde está o teste.
@prof.dr.vagner
2 жыл бұрын
Então... nunca rodei essa análise (KMO) e pelo que entendi do tutorial é possível fazer o cálculo utilizando a PCA realizada via correlação mas o software não a calcula não, só mostram como fazer no tutorial mesmo
@Alinelopesmga
2 жыл бұрын
@@prof.dr.vagner pois é, já procurei em tudo e não acho e não sei nos resultados da PCA. Eu sempre usei só a correlação antes do PCA para evitar as variáveis altamente correlacionadas, porém um dos revisores sugeriu a utilização desses dois testes. Sei que na área de ecologia eu não tenho visto o uso, mas o artigo é mais focado em classificação de rios. Tentei fazer no R, mas também não consegui fazer esse KMO.
@danielcarvalho8116
Жыл бұрын
Excelente explicação professor !! Os meus dados são cultivares avaliadas mensalmente, assim, o nome da cultivar se repete mês a mês, e são relacionadas com temperatura e pluviometria. Tentei rodar dessa forma que está no vídeo, porém o gráfico fica com diversos vetores para uma mesma cultivar. Há alguma forma de rodar com esse tipo de dado ?
@prof.dr.vagner
Жыл бұрын
Acho que avaliações mensais, pelo fato de vc ter a variável tempo, é melhor algum tipo de regressão comparando as cultivares... se quiser pode me mandar um exemplo dos seus dados (eles reduzidos ou algo assim) que dou uma olhada... as vezes vendo a matriz de dados consigo dizer o que é melhor pra vc... vsvale@hotmail.com Ahhh..Se puder, peça para amigos e parentes a se inscreverem, comentar e tals. Me motiva a continuar com os vídeos... Se achar que ajudei bastante, considere virar membro(a) do canal... Abç.. 👍🏼👊🏼
@fabioalbuquerque2960
Жыл бұрын
Prof. Vagner, boa tarde. Qual procedimento para colocar cores diferentes entre as minhas variáveis na PCA?
@prof.dr.vagner
Жыл бұрын
Bom dia Fábio... dá uma olhada no meu vídeo de CCA e nMDS... vc vai em editar e Raw .color/symbols.. Sò tem nas versões mais novas do PAST. www.nhm.uio.no/english/research/resources/past/
@laraguterresaquino33
2 жыл бұрын
como obter este programa de PCA para se instalar no PC?
@lum123
Жыл бұрын
Excelente video! Uma duvida, vc comentou que variável SB nao era interessante com t1 portanto a excluiu, mas ela é interessante com outros parâmetros, como por ex com Fe q obteve valor de 0.0006, ainda sim vale a pena remover da analise?
@prof.dr.vagner
Жыл бұрын
Quando uma variável é muito correlacionada com outras muitas vezes elas "dizem" a mesma coisa. Daí não se deve manter as duas. Não chega a ser um erro manter, mas é como se desse peso duplo pra mesma coisa. Então a sugestão dos livros q uso como base é retirar aquela que for menos relevante para a análise.
@JanainaCosta-pc1tn
4 ай бұрын
Ola. Como faz a normalização dos dados?
@prof.dr.vagner
4 ай бұрын
O proprio PCA já faz. Mas procure por vídeo de normalização de dados. Tem no meu canal.
@ricardoribeiro3469
3 ай бұрын
Quando estou tentando fazer a PCA aparece a seguinte mensagem:SVD did not converge. Como faço para corrigir?
@prof.dr.vagner
3 ай бұрын
Uai. Ae puder me mandar os dados preu ver... vsvale@hotmail.com Deve ser algum detalhe.
@gustavorodrigues2615
Жыл бұрын
Muito bom o vídeo professor, muito obrigado por compartilhar seu conhecimento conosco. Uma dúvida, fiz uma tentativa e deu no pc1 uma variável com -71. Esse valor pode ser considerado o mais alto? Ou valores negativos não são considerados influentes ?
@prof.dr.vagner
Жыл бұрын
Bom dia Gustavo, só hj que vi essa mensagem. No caso deve ser -0,71 né, o que seria um valor baixo. Geralmente os scores dos autovetores não ultrapassam 4,0. Vc rodou por correlação?. Se quiser pode me mandar um print que dou uma olhada, envie para vsvale@hotmail.com... Valores negativos são importantes sim. O que importa não é o + ou o - e sim a força da relação/peso do autovetor.
@joaopedroventuraazara5314
3 ай бұрын
Se todos os meus dados forem da mesma métrica eu utilizo então correlação ?
@matheus.ventura
2 жыл бұрын
Professor.. antes de montar a planilha, deveríamos transformar os dados ou não vai interferir/não será necessário?
@prof.dr.vagner
2 жыл бұрын
Meu conselho é ter uma planilha original que você mantém salvo e fazer transformações em outras planilhas. Muitos dados precisam ser transformados sim e outros estandardizados... mas se vc fizer a PCA por correlação não fará tanta diferença.
@laraguterresaquino33
2 жыл бұрын
GOSTEI DE SUA EXPLICAÇÃO. COMO EU PUDER INSTALAR O PCA SOFTWARE NO MEU COMPUTADOR? SERÁ QUE É GRATUITA?
@prof.dr.vagner
2 жыл бұрын
Vc pode baixar o software PAST que roda essas análises todas...past.en.lo4d.com/windows Espero continuar ajudando... Se puder, peça para amigos e parentes a se inscreverem, comentar e tals. Me motiva a continuar com os vídeos... Abç. 👍🏼👊🏼
@biancaavila6306
Жыл бұрын
Prof como utilizar variáveis dummy se o programa não aceita valores nulos?
@prof.dr.vagner
Жыл бұрын
dummy que vc fala são dados "zero"s?
@biancaavila6306
Жыл бұрын
@@prof.dr.vagner sim professor, quando usamos valores 1 para presença e 0 para ausência por exemplo
@prof.dr.vagner
Жыл бұрын
@@biancaavila6306 algumas analises basta deixar as células vazias (caso não tenha os dados) ou colocar zero se fez alguma mensuraçao e deu zero. Para clusters tem q colocar os zeros mas para as ordenações não. O problema é que a PCA não é muito indicada para dados de presença ausência.
@biancaavila6306
Жыл бұрын
@@prof.dr.vagner em análise sensorial fazemos bastante ACP com valores 1 e 0, mas no STATISTICA os gráficos de vetores são bem ruins. Somar os valores seria uma alternativa? Ou ficaria incorreto?
@prof.dr.vagner
Жыл бұрын
@@biancaavila6306 uai... depende. Se puder me enviar um pedaço do seu tipo de dados posso tentar ajudar. Meu ema é vsvale@hotmail.com
@gor461
3 жыл бұрын
Análise de PCA não se deve incluir variáveis categóricas na análise, isto é ponderação arbitrária. Então esta análise não é valida.
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