Em uma nota técnica publicada em 2022 pelo Ipea, sobre popu...

Na técnica de Análise de Componente Principal (PCA, do inglês Principal Component Analysis), a primeira componente principal representa a direção de máxima variância dos dados.

Ou seja, é a direção ao longo da qual os dados se espalham mais, permitindo capturar a maior parte da variação (ou variabilidade) nos dados.

Portanto, a primeira componente principal não está relacionada diretamente com a média, mediana, soma total dos dados, ou correlação mínima entre os dados, mas sim com a variância máxima.

Gabarito: Letra D

Análise por Componentes Principais (PCA)

Uma técnica para simplificar dados complexos. Encontrar a direção principal onde os dados mudam mais para tornar tudo mais simples sem perder muito detalhe. A primeira componente principal mostra onde há máxima variância nos dados.

d-

em PCA, incia-se com, a variancia maxima, criando componentes (novas variaveis nao corelacionadas) com variancia inferior à origem

These new variables, also known as principal components, are ordered by the amount of variance they capture in the original data. The first principal component (PC1) captures the most variance, the second principal component (PC2) captures the next most, and so on.