Hola,

FactomineR usa la función "varimax()" incluida en "stats", que se carga en
R por defecto.
No he encontrado el detalle para "ade4".

Sí CRAN está caído, pero si cuando entras seleccionas el mirror de
R-Studio: http://cran.rstudio.com/ (el primero de la lista) sí que
funciona...

Saludos,
Carlos.


El 29 de agosto de 2013 13:03, Pedro Concejero Cerezo <pedroc@tid.es>escribió:

> Hola! No he podido consultar la doc. del paquete ade4, algo debe estar
> caído en CRAN ahora mismo.
> Dos cosas sobre la metodología -aun desconociendo los detalles de cómo lo
> hace ade4:
> El output de un PCA, los "pesos" de cada variable en las dimensiones de
> los componentes se interpretan como correlaciones, a mayor valor absoluto
> mayor asociación variable-componente. Ahora, como tales correlaciones ¿cómo
> decides que una es mucho mayor que otra o sólo un poquito? A lo que voy: no
> hay (vamos, no creo que haya) una forma "objetiva" de seleccionar unas
> versus otras. Encontrarás convenciones o prácticas más o menos
> establecidas. En Psicología, por ejemplo, se ordenan las variables (items
> de un cuestionario o test) por componente por valor absoluto, se descartan
> las <0.25 -no me preguntéis por qué- y se pasa a la interpretación del
> componente en función de esa lista ordenada.
>
> Dicho esto, es importante mencionar la rotación. Se trata de proyectar la
> solución inicial PCA en un espacio diferente de tal manera que las
> variables estén máximamente separadas, en la práctica, los pesos
> variable-componente serán o muy altos o muy bajos, de tal modo que se
> facilita enormemente la tarea de separar variables significativas por
> componente de las que no lo son.
>
> Las rotaciones son un mundo (ortogonales, oblicuas, ...), la más habitual
> es la varimax que mantiene la ortogonalidad de la solución original. Aquí
> una descripción que he encontrado al vuelo:
> http://data-mining-tutorials.blogspot.com.es/2009/12/varimax-rotation-in-principal-component.html
>
> No sé si la implementa ade4 (ni factominer) pero sí la tiene psych en
> principal, y aquí tienes una descripción:
> http://www.statmethods.net/advstats/factor.html
>
> Espero que sea útil (y que se arregle CRAN).
>
> Pedro
>
> El 29/08/2013 12:00, r-help-es-request@r-project.org<mailto:
> r-help-es-request@r-project.org> escribió:
>
>
> ------------------------------
>
> Message: 2
> Date: Thu, 29 Aug 2013 11:56:28 +0200
> From: Carlos Ortega <cof@qualityexcellence.es><mailto:
> cof@qualityexcellence.es>
> To: Argel Gastélum Arellánez <argel.gastelum@gmail.com><mailto:
> argel.gastelum@gmail.com>
> Cc: R-help-es <r-help-es@r-project.org><mailto:r-help-es@r-project.org>
> Subject: Re: [R-es] Encontrar las variables más importantes en
>         componentes principales
> Message-ID:
>         <CAOKbq8hQcZKG1PVajAZtAcHD7GvzUfC8_iiQ8FR7e=
> RC3NcizQ@mail.gmail.com><mailto:CAOKbq8hQcZKG1PVajAZtAcHD7GvzUfC8_iiQ8FR7e
> =RC3NcizQ@mail.gmail.com>
> Content-Type: text/plain
>
> Hola Argel,
>
> Puedes encontrar un par de ejemplos que cómo conseguir una valoración
> (qualitativa y cuantitativa) de la contribución de cada variable a cada
> componente principal, en el libro "Exploratory Multivariate Analysis by
> Example Using R".
> Este libro está basado en la librería "FactoMineR".
>
> Los ejemplos están en el capítulo primero.
>
> No he mirado como se haría esto con "ade4", que es la librería que entiendo
> estás utilizando.
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es<http://www.qualityexcellence.es>
>
>
> El 27 de agosto de 2013 23:14, Argel Gastélum Arellánez <
> argel.gastelum@gmail.com<mailto:argel.gastelum@gmail.com>> escribió:
>
>
>
>     Hola compañeros de la lista. Qué tal.
>
>     Tengo un análisis de componentes principales, en el que se evalúan
> aproximadamente 1000 variables. Usando la función dudi.pca e inertia.dudi
> obtengo una cantidad de información sobre la influencia de las variables
> sobre los dos componentes principales. Me gustaría saber si existe alguna
> función que sobre esta información me arrojara la lista de cuáles son las
> variables que más influyen sobre el resultado.
>
>     Revisando la información que arroja inertia.dudi, creo que con las
> contribuciones a los ejes podría conseguirlo. Los comandos que utilizo son
> los siguientes:
>
> acp <- dudi.pca(df = DATOS[,(2:1013)], scannf = FALSE, nf = 2)
>
> acpI <- inertia.dudi(acp, row.inertia = T, col.inertia = T)
>
> #CONTRIBUCIONES DE LAS COLUMNAS A LOS EJES
> acpI$col.abs/100
>
>     Con esto obtengo una lista similar a:
>
>      Comp1 Comp2
> X0    0.02  0.03
> X1    0.04  0.00
> X2    0.25  0.08
> X3    0.12  0.07
> X4    0.08  0.10
> X5    0.09  0.03
> .
> .
> .
>
>     De estos valores parece ser que, por ejemplo, las variables X2 y X3
> contribuyen en mayor grado al componente principal 1, y que la variable X4
> contribuye en mayor grado al componente principal 2... ¿Cómo podría, usando
> un criterio objetivo, obtener aquéllas variables X que estén afectando en
> mayor medida al resultado del análisis de componentes principales?
>
>     De antemano muchas gracias por la ayuda.
>
>     Saludos.
>
> --
>
>     Argel.
>
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