Análise Fatorial Exploratória: resumo teórico, aplicação e interpretação

A análise multivariada de uma forma geral refere-se aos métodos estatísticos que analisam simultaneamente múltiplas medidas em cada indivíduo ou objeto sob investigação. Nesse contexto, entre as técnicas de multivariadas, a análise fatorial exploratória (AFE) é umas das técnicas estatísticas mais utilizadas na análise de dados em diversas áreas do conhecimento, como agronomia, zootecnia, ecologia, floresta, medicina, entre outras. AFE é uma técnica dentro da análise fatorial cujo objetivo abrangente é identificar as relações subjacentes entre as variáveis medidas. Assim, o objetivo principal deste trabalho é apresentar os principais aspectos desta técnica, como resumo teórico, apresentando uma aplicação sobre os dados de crimes do Estado de Mato Grosso e nas interpretações dos resultados obtidos por diferentes métodos da AFE. Com este trabalho pretende auxiliar pesquisadores das diversas áreas a utilizarem AFE com maior discernimento teórico e metodológico

Macro action selection with deep reinforcement learning in StarCraft

StarCraft (SC) is one of the most popular and successful Real Time Strategy (RTS) games. In recent years, SC is also widely accepted as a challenging testbed for AI research because of its enormous state space, partially observed information, multi-agent collaboration, and so on. With the help of annual AIIDE and CIG competitions, a growing number of SC bots are proposed and continuously improved. However, a large gap remains between the top-level bot and the professional human player. One vital reason is that current SC bots mainly rely on predefined rules to select macro actions during their games. These rules are not scalable and efficient enough to cope with the enormous yet partially observed state space in the game. In this paper, we propose a deep reinforcement learning (DRL) framework to improve the selection of macro actions. Our framework is based on the combination of the Ape-X DQN and the Long-Short-Term-Memory (LSTM). We use this framework to build our bot, named as LastOrder. Our evaluation, based on training against all bots from the AIIDE 2017 StarCraft AI competition set, shows that LastOrder achieves an 83% winning rate, outperforming 26 bots in total 28 entrants

Statistical analysis for genotype stability and adaptability in maize yield based on environment and genotype interaction models

Current analysis investigates genotype x environment interaction and stability performance of grain yield with nine maize genotypes in seven environments. ANOVA revealed highly significant (p-value<0.001) data for genotypes, environments and their interactions. Only PC1 (45.4%) and PC2 (35%) were significant (p ≤ 0.05). Genotype G7 had a specific adaptation to environment E7, whereas genotypes G2 and G3 were adapted to environment E1, and genotypes G8 and G9 to environment E5. Dataset was divided into group A, composed of E5 and E7, and group B composed of E1, E2, E3 and E6. Genotypes G1, G2, G3 and G6, belonging to group B, were the most productive. Further, no environment fell into the G4, G5, G7, G8 and G9 sectors, denoting these genotypes as the poorest ones across environments. GGE biplot indicated that genotype G4 was highly unstable, whereas G3 very stable. In addition, G2 was more desirable due to its small contribution to both G and GE. On the other hand, G4 and G9 were more undesirable due to large contribution to either G or GE. Finally, genotypes G2 and G9 were very different. Their dissimilarity may be due to difference in mean yield and/or in GEI

AVALIAÇÃO DE RENDIMENTO DE GENÓTIPO DE MILHO EM MULTIAMBIENTES

Este estudo tem por objetivo a análise de interação (G × E), usando o método AMMI para obtenção de resultados em genótipos de milho, com o intuito de identificar os genótipos com melhores características para produção em vários ambientes. Os dados dos experimentos foram obtidos do Centro Internacional de Melhoramento de Milho e Trigo (CIMMYT) da triagem 12CHTTW para avaliação de rendimento dos genótipos, ambientes e genótipos ambientes, foi utilizado o modelo AMMI que combina análise de variância e análise de componentes principais. A tabela de análise de variância indica que a interação GE foi significativa a p<0,001, sendo os dois primeiros eixos da decomposição da matriz de interação significativos que representam 77,6% da soma dos quadrados da interação genótipo ambiente. Na análise gráfica do AMMI biplot, os genótipos G8, G10, G11 e G9 apresentaram produção acima da média, os genótipos G6, G8 e G10 tiveram maior estabilidade, sendo o G10 considerado o ideótipo, genótipo mais indicado (estabilidade e produtividade)

Variáveis Psicológicas e Desempenho Acadêmico: Uma Análise Da Existência de Correlação Canônica

A análise multivariada é um conjunto de técnicas estatísticas que permite a análise e interpretação de conjuntos de dados de natureza quantitativa com grande número de variáveis de forma simplificada. Dentre o rol de técnicas encontra-se a análise de correlação canônica (ACC) que visa estabelecer estrutura de relação entre dois grupos de variáveis por meio de combinações lineares que maximizem a correlação entre ambos. O objetivo deste artigo foi utilizar a técnica de ACC para analisar a correlação entre três variáveis psicológicas e quatro variáveis de desempenho acadêmic

IMPACTO DE INFLUÊNCIAS MATERNAS E DISPONIBILIDADE DE ALIMENTOS NA SOBREVIVÊNCIA DE LAGARTOS VIVÍPAROS: UMA ANÁLISE DE CORRELAÇÃO CANÔNICA

As influências maternas são modificações no fenótipo da prole determinadas pelo fenótipo materno, desempenhando papel vital na adaptação das espécies a mudanças ambientais. A nutrição da mãe durante a gestação, em particular, tem um impacto significativo nas características de seus filhotes. Este estudo utilizou a Análise de Correlação Canônica (ACC), uma técnica estatística multivariada que busca identificar padrões ao maximizar a correlação entre dois conjuntos de variáveis, para investigar os efeitos da disponibilidade de alimento no desenvolvimento da prole na espécie de lagarto vivíparo Eremias multiocellata. Para isso, as fêmeas e seus filhotes foram divididos em grupos com dietas ricas e pobres em alimentos. Os resultados mostraram que uma dieta rica para a mãe pode resultar em pior desenvolvimento para os filhotes, enquanto a dieta da prole teve impacto mínimo em seu desenvolvimento. Essas observações, embora contraintuitivas, alinham-se com estudos anteriores e sugerem um possível efeito compensatório na espécie

Aplicação de componentes principais e análise fatorial a dados criminais de 26 estados dos EUA

A análise multivariada é um conjunto de técnicas estatísticas que permite a análise e interpretação de conjuntos de dados de natureza quantitativa com grande número de variáveis de forma simplificada. Dentre o rol de técnicas encontram-se a análise de componentes principais (ACP) e a análise fatorial (AF) que visam reduzir a quantidade de variáveis agrupando-as de acordo com sua variabilidade. Este artigo visa demonstrar a aplicabilidade das técnicas de ACP e AF na interpretação de dados de crime de 26 estados dos EUA.Palavras-chave: Análise multivariada; análise de componentes principais; análise fatorial; crimes

Early severe coronary heart disease and ischemic heart failure in homozygous familial hypercholesterolemia: A case report

RATIONALE: Familial hypercholesterolemia (FH) is a common inherited cause of coronary heart disease (CHD) and premature death in an early age. Nevertheless, an ischemic heart failure (IHF) associated with FH seems to be rare, and an early diagnosis and therapy could influence the prognosis. PATIENT CONCERNS: In this 13-year-old girl, multiple xanthomas began to develop from the first day of birth. Until June, 2017, she was admitted to our center due to edema, oliguria, and dyspnea during exertion, which was attributed to a recent respiratory infection. DIAGNOSIS: Homozygous FH (HoFH), CHD, and IHF. INTERVENTIONS: The patient has been treated with statin, ezetimibe, aspirin, and traditional heart failure (HF) medications. In addition, the beta-blocker was simultaneously administered. OUTCOMES: Genotypes of this proband indicated homozygous mutations of low-density lipoprotein receptor (LDLR) and some co-segregated mutations, such as von Willebrand factor (VWF) and fibroblast growth factor receptors. At 6-month follow-up, we found a decreased level of plasma lipid profile, in addition to a significant improvement in 6-minute walk distance and functional class. Echocardiography indicated nonsignificant improvements in the structure and function of the heart. LESSONS: This case report indicates that HoFH can lead to dramatically progressive endothelial damages and ventricular remodeling, severe atherosclerosis, even IHF. Genetic outcomes indicate IHF with HoFH could possibly result from LDLR mutations and some co-segregated mutations influencing endothelial function and cardiovascular remodeling. In a short-term follow-up, a combination of statins, ezetimibe, aspirin, and traditional HF agents is safe and effective for IHF with HoFH, and there is a need for further identification of drugs to ameliorate endothelial function and cardiovascular remodeling which may play an important role in long-term treatment

Análise de componentes principais em dados agrícolas de produção de soja

Agribusiness plays a fundamental role in the Brazilian economy and has significantly contributed to the country's growth. This article aims to analyze agribusiness data using the principal component analysis technique, validating the relevance to the sector and presenting the possibilities the statistical techniques use bring for maximizing soybean production in the field. The selected variables for analysis include: area, dose per hectare, quantidade consumo, área execução, dose real, valor, vazão, peso bruto, impureza e umidade. The principal component analysis technique was applied to reduce data dimensionality, identify underlying patterns, and investigate relationships among the selected variables. The Kaiser criterion was used to validate the suitability of the data for principal component analysis, considering the variables' eigenvalues to determine the number of significant principal components to be retained. Because of that, it is concluded that principal component analysis, besides being an excellent way to save computational resources by minimizing the volume of variables to be analyzed, also adequately explains the dynamic behavior of information, proving the technique's relevance for understanding the peculiarities of soybean production in agriculture and providing valuable insights for strategic decision-making.El agronegocio juega un papel fundamental en la economía brasileña, contribuyendo significativamente al crecimiento del país. Este artículo tiene como objetivo realizar un análisis de datos de agronegocios utilizando la técnica de análisis de componentes principales a través de la matriz de correlación, validando su relevancia para el sector y presentando las posibilidades que trae el uso de técnicas estadísticas para maximizar la producción de soja en la finca. Las variables seleccionadas para el análisis incluyen: área, dosis por hectárea, cantidad de consumo, área de ejecución, dosis real, valor, caudal, peso bruto, impurezas y humedad, se aplicó la técnica de análisis de componentes principales para reducir la dimensionalidad de los datos, identificar patrones subyacentes e investigar las relaciones entre variables seleccionadas. Se utilizó el criterio de Kaiser para validar la idoneidad de los datos para el análisis de componentes principales, considerando los valores propios de las variables para determinar el número de componentes principales significativos a retener. Así, se concluye que el análisis de componentes principales, además de ser una gran manera de ahorrar recursos computacionales al minimizar el volumen de variables a analizar, también explica satisfactoriamente el comportamiento dinámico de la información, demostrando la relevancia de la técnica para comprender las peculiaridades de producción de soja en la agricultura y brindar valiosas oportunidades para la toma de decisiones estratégicas.O agronegócio desempenha um papel fundamental na economia brasileira, contribuindo significativamente para o crescimento do país. Este artigo tem como objetivo realizar uma análise de dados do agronegócio utilizando a técnica de análise de componentes principais por meio da matriz de correlação, validando sua relevância para o setor e apresentar as possibilidades que o uso de técnicas estatísticas trás para a maximização de produção de soja na lavoura. As variáveis selecionadas para análise incluem: área, dose por hectare, quantidade consumo, área execução, dose real, valor, vazão, peso bruto, impureza e umidade, a técnica de análise de componentes principais foi aplicada para reduzir a dimensionalidade dos dados, identificar padrões subjacentes e investigar as relações entre as variáveis selecionadas. O critério de Kaiser foi utilizado para validar a adequação dos dados à análise de componentes principais, considerando os autovalores das variáveis para determinar o número de componentes principais significativos a serem retidos. Dessa forma, conclui-se que a análise de componentes principais além de ser uma ótima forma de economizar recursos computacionais minimizando o volume de variáveis a serem analisadas, também explica de forma satisfatória o comportamento dinâmico das informações, provando a relevância da técnica para compreensão das peculiaridades da produção de soja na agricultura e fornecer oportunidades valiosas para tomada de decisão estratégica