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Academic year: 2021

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(1)

PRIMA PARTE: Esempio di FA

Carichiamo la tabella A <- read.table("clipboard")

PLIC SC SA.SC TD TMI

Piem 0.088 0.471 -0.707 -0.607 -0.395 Vaos -1.545 0.348 -0.642 -0.813 1.578 Lomb 0.202 1.397 -0.836 -0.790 -0.538 TrAA 0.677 0.435 -1.269 -0.966 -0.075 Vene 0.088 1.334 -1.210 -0.848 -0.497 FrVG 0.639 -0.005 -1.028 -0.804 -1.301 Ligu 1.190 -0.247 0.470 -0.429 -0.354 EmRo 0.658 1.177 -1.315 -0.863 -0.347 Tosc 0.126 1.092 -0.795 -0.644 -1.355 Umbr -1.431 0.675 -0.140 -0.524 -1.287 Marc 0.278 1.090 -0.265 -0.702 -0.0006 Lazi 2.329 0.546 -0.080 -0.113 -0.014 Abru 0.335 -0.373 0.402 -0.456 0.040 Moli 0.658 -1.289 0.065 0.451 -1.151 Camp -1.811 -1.314 2.031 1.664 0.414 Pugl -0.766 -0.926 1.038 0.648 1.109 Basi -0.747 -1.154 0.661 0.844 2.001 Cala -0.500 -1.727 1.571 2.153 0.632 Sici -0.918 -1.130 1.332 1.517 1.783 Sard 0.449 -0.403 0.717 1.285 -0.238

factanal(A,1) factanal(A,2)

Si osservino la matrice dei loadings (come per PCA), i coefficienti detti uniquenesses, la varianza spiegata. Si confrontino con PCA.

Nel caso di due fattori, si osservi la piccolezza di certi coefficienti e la possibilità d’interpretazione che essa offre.

B=factanal(A,2) varimax(B$loadings)

Si osservi che in questo esempio non viene svolta alcuna rotazione.

factanal(A,3)

(2)

SECONDA PARTE: Esempio di cluster analysis

require(cluster) pam(A,2)

plot(pam(A,2)) plot(pam(A,3)) plot(pam(A,4)) plot(pam(A,5))

Osservare le silhouette, migliori o peggiori a seconda delle regioni e del numero di

cluster. Osservare che si tratta del disegno di PCA. Ragionare sull’utilità potenziale di

queste nuove raffigurazioni.

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