A Análise de Componentes Principais (Principal Component Analysis – PCA), também chamada de Funções Ortogonais Empíricas (Empirical Orthogonal Function – EOF), é uma técnica estatística multivariada muito utilizada em Meteorologia.

Escreva V ou F conforme seja verdadeiro ou falso o que se afirma a seguir sobre a PCA.

( ) As Componentes Principais não são correlacionadas.

( ) A primeira Componente Principal possui a maior variância dentre todos as componentes.

( ) A análise de Componentes Principais, quando baseada na matriz de covariância, não é sensível à escala das variáveis empregadas na análise.

( ) Os autovalores da matriz de covariância dos dados representam as variâncias das Componentes Principais, de forma que o primeiro autovalor representa a variância da primeira Componente Principal.

( ) As Componentes Principais são, na verdade, os autovetores da matriz de covariância dos dados.

Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência: