Considere a matriz de variância e covariância dada por

!$ \Sigma \, = \, \begin {pmatrix} 10 \,\,\,\,\, \sigma_{12} \,\,\,\,\, \sigma_{13} \,\,\,\,\, \sigma_{14} \\ \sigma_{21} \,\,\,\,\, 6 \,\,\,\,\, \sigma_{23} \,\,\,\,\, \sigma_{24} \\ \sigma_{31} \,\,\,\,\, \sigma_{32} \,\,\,\,\, 3 \,\,\,\,\, \sigma_{34} \\ \sigma_{41} \,\,\,\,\, \sigma_{42} \,\,\,\,\, \sigma_{43} \,\,\,\,\, 1 \end {pmatrix} !$

Suponha que os dois maiores autovalores dessa matriz sejam !$ \lambda_1 = 10,9 !$ e !$ \lambda_2 = 4,1. !$

Considerando a análise de componentes principais, o percentual de variação explicada por !$ \lambda_1 !$ e !$ \lambda_2 !$ é: