PCA: uma ferramenta matemática para a análise dos COREDEs agropecuários do Rio Grande do Sul
DOI:
https://doi.org/10.5902/2179460X90532Palavras-chave:
Análise de componentes Principais, Decomposição espectral, Censo agropecuário, COREDEsResumo
Este estudo teve como objetivo principal a redução da matriz original de dados dos Conselhos Regionais de Desenvolvimento (COREDEs) agropecuários do Rio Grande do Sul, utilizando informações do Censo Agropecuário de 2017. Iniciamos com um rigoroso apanhado de resultados matemáticos que fundamentam a Análise de Componentes Principais (Principal Components Analysis - PCA), culminando com uma aplicação da PCA, reduzindo significativamente os dados coletados inicialmente de 15 variáveis para somente três componentes, que foram capazes de explicar cerca de 87\% da variância dos dados. Essas informações podem influenciar na tomada de decisões na condução de políticas agrícolas e estratégias de desenvolvimento regional voltadas para esses COREDEs.
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