# Leitura dos dados da base de dados "gsp_raw.csv"
dados <- read.table("gsp_raw.csv",header=TRUE,sep=";",dec=",")
#
# Resumo estatístico - - - - - - - - - - 
names(dados)
summary(dados)
#
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# Analise Fatorial(baseada em componentes principais)
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library(psych)
library(GPArotation)
# Quantos fatores extrair? Por exemplo: 2
fit <- fa(dados, nfactors=2,rotate ="varimax")
#
fit
# Comunalidades
fit$communality
#
# Coeficients dos scores fatoriais
fit$weights
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# Scores fatoriais:
fit$scores
# 
# Análise no GoogleViz
#
library(googleVis)
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# No caso apresentado aqui é necessário ter o arquivo com nomes
states <- read.table("states.csv",header=TRUE,sep=";",dec=",")
scores <- fit$scores
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base.agregada = cbind(states,dados,scores)
base.agregada$Ano = 1996
#
names(base.agregada)
head(base.agregada)
#
mchart = gvisMotionChart(data=base.agregada,idvar="Name",
timevar="Ano", xvar="MR1", yvar="MR2",sizevar="Eletr.", 
options=list(width=700, height=400))
#
plot(mchart)