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Analise de Componentes Principais (PCA) de parametros de qualidade da agua

Source: R/wq_pca.R
wq_pca.Rd

Wrapper simplificado sobre stats::prcomp() para dados de qualidade da agua. Retorna o objeto PCA, scores por amostra, contribuicao das variaveis (loadings), variancia explicada e dois graficos prontos (biplot e screeplot).

Usage

wq_pca(df, params = NULL, color_by = NULL, label_by = NULL, n_components = 4L)

Arguments

df

Data frame com os parametros a incluir na analise.

params

Character vector; nomes das colunas a usar. Se NULL (default), todas as colunas numericas sao usadas (excluindo lat, lon, e colunas com sufixo _ok, _status, _delta).

color_by

Character ou NULL; coluna para colorir as amostras no biplot (ex.: "ponto", "season").

label_by

Character ou NULL; coluna para rotular as amostras no biplot (ex.: "ponto").

n_components

Integer; numero de componentes a reter. Default 4.

Value

Uma lista com:

pca

Objeto prcomp.

scores

Tibble com scores (PC1...PCn) por amostra, mais as colunas de agrupamento (color_by, label_by).

loadings

Tibble com loadings das variaveis.

variance

Tibble com variancia explicada e acumulada por componente.

Os atributos "biplot", "screeplot" e "loadings_plot" contem objetos ggplot.

Details

Apenas colunas numericas sao consideradas. Linhas com qualquer NA nos parametros selecionados sao removidas (com aviso). O PCA e sempre realizado sobre dados centrados e escalonados (scale. = TRUE, center = TRUE).

Os graficos sao retornados como atributos do resultado:

  • attr(resultado, "biplot") – dispersao das amostras nos eixos PC1 x PC2, coloridas por color_by.

  • attr(resultado, "screeplot") – variancia explicada por componente.

  • attr(resultado, "loadings_plot") – contribuicao das variaveis no plano PC1 x PC2.

See also

param_analysis()

Examples

# \donttest{
data("wq_demo", package = "tikatuwq")
res <- wq_pca(wq_demo, color_by = "ponto")
print(res$variance)
#> # A tibble: 9 × 3
#>   componente variancia_pct acumulada_pct
#>   <chr>              <dbl>         <dbl>
#> 1 PC1                28.1           28.1
#> 2 PC2                19.9           48.0
#> 3 PC3                15.6           63.6
#> 4 PC4                11.5           75.1
#> 5 PC5                10.5           85.6
#> 6 PC6                 7.62          93.2
#> 7 PC7                 3.96          97.2
#> 8 PC8                 2.72          99.9
#> 9 PC9                 0.11         100  
attr(res, "biplot")

attr(res, "screeplot")

# }