Exemplo de Análise de componentes principais

Um banco exige oito informações de candidatos a empréstimos: renda, grau de instrução, idade, tempo na residência atual, tempo no emprego atual, poupança, dívidas e número de cartões de crédito. Um administrador bancário deseja analisar esses dados para determinar a melhor maneira de agrupá-los e relatá-los. O administrador coleta essas informações de 30 candidatos a empréstimos.

O administrador realiza uma análise dos componentes principais para reduzir o número de variáveis para tornar os dados mais fáceis de analisar. O administrador quer componentes suficientes para explicar 90% da variação nos dados.

  1. Abra os dados das amostras, CandidatoAEmpréstimo.MTW.
  2. Selecione Estat > Multivariada > Componentes principais.
  3. Em Variáveis, insira C1-C8.
  4. Clique em OK.

Interpretar os resultados

O primeiro componente principal é responsável por 44,3% da variação total. As variáveis que mais se correlacionam com o primeiro componente principal (PC1) são Idade (0,484), Residência (0,466), Emprego (0,459) e Economias (0,404). O primeiro componente principal está positivamente correlacionado com todas as quatro dessas variáveis. Portanto, aumentar valores de Idade, Residência, Emprego e Economias aumenta o valor do primeiro componente principal. Os primeiros quatro componentes principais explicam 90,7% da variação nos dados. Portanto, o administrador decide usar esses componentes para analisar pedidos de empréstimo.

Autoanálise (Autovalores e Autovetores) da Matriz de Correlação

Autovalor3,54762,13201,04470,53150,41120,16650,12540,0411
Proporção0,4430,2660,1310,0660,0510,0210,0160,005
Acumulado0,4430,7100,8410,9070,9580,9790,9951,000

Autovetores

VariávelCP1CP2CP3CP4CP5CP6CP7CP8
Renda0,3140,145-0,676-0,347-0,2410,4940,018-0,030
Grau de instrução0,2370,444-0,4010,2400,622-0,3570,1030,057
Idade0,484-0,135-0,004-0,212-0,175-0,487-0,657-0,052
Residência0,466-0,2770,0910,116-0,035-0,0850,487-0,662
Emprego0,459-0,3040,122-0,017-0,014-0,0230,3680,739
Poupança0,4040,2190,3660,4360,1430,568-0,348-0,017
Dívida-0,067-0,585-0,078-0,2810,6810,245-0,196-0,075
Cartões de crédito-0,123-0,452-0,4680,703-0,195-0,022-0,1580,058