PCA

El análisis de componentes principales (ACP) transforma una tabla extensa de variables correlacionadas en un conjunto de componentes que capturan la mayor parte de la información. Introduce tus datos y obtén al instante los valores propios, el gráfico de sedimentación, la varianza explicada, las cargas factoriales y un biplot, para que puedas ver qué variables se comportan conjuntamente y cuántas dimensiones necesitas realmente. Funciona completamente sin conexión.

Mide la altura, el peso, la cintura, el pecho y la cadera, y verás que se comportan en su mayoría de forma conjunta: en realidad, son un concepto subyacente: el tamaño. El ACP encuentra automáticamente esas correlaciones ocultas: rota tus variables en nuevos ejes (componentes principales) ordenados según la cantidad de variación que captura cada uno, de modo que los primeros componentes suelen resumir casi todo.

Sin registro. Sin conexión a internet. Sin recopilación de datos. Solo estadísticas claras e instantáneas.

QUÉ PUEDES HACER

• Datos: introduce tu conjunto de datos en una cuadrícula limpia, una columna por variable y una fila por observación. Todo se recalcula a medida que escribes; las filas en blanco se omiten.

• Gráfico de sedimentación: visualiza el valor propio de cada componente, ordenado de mayor a menor, con la línea de Kaiser en 1. De esta forma, puedes mantener los componentes por encima de ella o detenerte en el punto donde la caída se estabiliza. Un biplot coloca las observaciones en los dos primeros componentes, con las variables representadas como flechas.

• Concepto: aprende qué hace el PCA, qué significan los valores propios y las cargas, y cómo se comparte la varianza entre los componentes, con fórmulas sin conexión, con un formato impecable y sin superposiciones.

• Simulación: crea datos correlacionados a partir de algunos factores ocultos, ajusta la fuerza de la correlación, el número de variables, factores y observaciones con controles deslizantes de incremento/decremento, y observa cómo el gráfico de sedimentación muestra con precisión cuántos componentes se mantienen.

• Ejemplos: carga conjuntos de datos predefinidos (mediciones corporales, coches y más) con un solo toque.

¿QUÉ OBTENDRÁS?

• Valores propios y el porcentaje de varianza que explica cada componente.

• Un gráfico de sedimentación con la línea de Kaiser (valor propio > 1).

• Cargas de componentes: cómo cada variable original influye en cada componente.

• Un biplot de observaciones y flechas de variables.

POR QUÉ TE GUSTARÁ

• Visualiza las dimensiones: el gráfico de sedimentación muestra la cantidad de componentes que realmente necesitas.

• Analiza las cargas: descubre qué variables comparten un componente y apuntan en la misma dirección.

• Completamente sin conexión: todos los valores propios, gráficos y fórmulas funcionan sin conexión.

• Interactivo: introduce datos exactos o crea datos correlacionados con controles deslizantes y selectores +/-.

• Diseño limpio en color turquesa intenso, agradable a la vista.

• Privacidad garantizada: tus datos permanecen en tu dispositivo.

Tanto si eres un estudiante que se enfrenta a los valores propios por primera vez, un analista de datos que reduce las dimensiones antes de modelar, como si intentas comprender muchas mediciones correlacionadas, el PCA transforma una tabla extensa en una imagen clara y compacta en segundos.

Descárgalo, pega tus variables y descubre la cantidad de dimensiones que realmente necesitas.