     Hola Carlos, muchas gracias por la recomendación.

     Por el momento no tengo acceso a este libro, pero en cuanto pueda 
lo revisaré y también la documentación de la librería FactoMineR.

     Saludos.

--

     Argel.

El 29/08/13 04:56, Carlos Ortega escribió:
> 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.
>
>     _______________________________________________
>     R-help-es mailing list
>     R-help-es@r-project.org <mailto:R-help-es@r-project.org>
>     https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
>
>
>
> -- 
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es <http://www.qualityexcellence.es>


	[[alternative HTML version deleted]]

