As componentes principais no descarte de variáveis em um modelo de regressão múltipla

Resumo

A Análise de Componentes Principais é uma metodologia da Análise Estatística Multivariada cujos principais objetivos são: reduzir o número de dados de um problema e explicar a estrutura da matriz variância-covariância pelas poucas combinações lineares das variáveis originais. Neste artigo, procurou-se utilizar a Análise de Componentes Principais para reduzir o número de variáveis explicativas (independentes) em um modelo de regressão linear múltipla. O método foi aplicado para um conjunto de dados envolvendo seis variáveis explicativas da economia brasileira para os anos de 1980 a 2003. A análise foi realizada com uso do software Matlab e o método utilizado proporcionou a redução das seis variáveis explicativas para apenas uma componente principal.