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# Leitura dos dados do arquivo "GSP_RAW.csv"  ########################
#
dados <- read.table("GSP_RAW.csv",header=TRUE,sep=";",dec=",")
names(dados)
head(dados)
#
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# Matriz de correlação e matriz de covariância #######################
#
# Variáveis a serem analisadas: Colunas 2 à 14 do data.frame
mat.x <- dados[,2:14]
# (1) a.    Covariância: Sij
Sij <- cov(mat.x)
Sij
# (1) b. Correlação de Pearson: r_i,j
rij <- cor(mat.x)
rij
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# Análise de Autovalores #############################################
# (1) b.  i.  Autovalores de r 
eigR <- eigen(rij)
autovalores <- eigR$values
autovalores
variancia <- autovalores/sum(autovalores)
variancia
# Autovalores de S
eigS <- eigen(Sij)
eigS$values
#
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# Análise de Componentes Principais ##################################
#
#---------------------------------------------------------------------
# Componentes principais  CORRELAÇÃO ---------------------------------
pc.exemplo <- princomp(mat.x, cor = TRUE)
summary(pc.exemplo)
pc.exemplo
# Autovetores:
loadings(pc.exemplo)
# Percentual da variância:
plot(pc.exemplo$scores[,1],pc.exemplo$scores[,2])
# Scores (ou Componentes)
pc.exemplo$scores # Componentes Principais
scores <- pc.exemplo$scores
dados # Dados originais
# A correlação entre componentes é zero
cor(pc.exemplo$scores)
#
#---------------------------------------------------------------------
# Componentes principais  COVARIÂNCIA --------------------------------
pc.exemplo.cov <- princomp(mat.x, cor = FALSE)
summary(pc.exemplo.cov)
# Autovetores: Colunas são os autovetores
pc.exemplo.cov
# 
loadings(pc.exemplo.cov)
#
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# Análise dos Resultados     #########################################
#
# Combinando todos os scores com os dados originais
dados2 <- cbind(dados,scores)
#
# Gravando tudo no arquivo Excel
write.table(file = "ResultadoL02.csv",scores,sep=";",dec=",",row.names=TRUE,append=TRUE)
#
plot(dados2$Comp.1,dados2$Comp.2)