Códigos em R para exercício 4 , lista 3 - A.M.

## observacao:
## o arquivo cereal3.txt deve estar salvo
## no mesmo diretorio onde o R está,
## ou mudar o diretorio do R para o diretorio
## onde está salvo o arquivo cereal3.txt


x<- read.table("cereal3.txt", head=T) # lendo os dados
x1<- x[,1]
x1<- t(t(x1))
x2<- x[,2]
x2<- t(t(x2))
x3<- x[,3]
x3<- t(t(x3))
x4<- x[,4]
x4<- t(t(x4))
X <- cbind(x1,x2,x3,x4) # matriz de dados

mean.x1<- mean(x1) # media e dp. das variaveis
mean.x2<- mean(x2)
mean.x3<- mean(x3)
mean.x4<- mean(x4)
dp.x1<- sqrt(var(x1))
dp.x2<- sqrt(var(x2))
dp.x3<- sqrt(var(x3))
dp.x4<- sqrt(var(x4))
z1<- (X[,1]- mean.x1)/ dp.x1
z1<- t(t(z1))
z2<- (X[,2]- mean.x2)/ dp.x2
z2<- t(t(z2))
z3<- (X[,3]- mean.x3)/ dp.x3
z3<- t(t(z3))
z4<- (X[,4]- mean.x4)/ dp.x4
Z<- cbind(z1,z2,z3,z4) # matriz de dados padronizada

m.cor<-cor(Z)
p <- ncol(Z)
aut.val <- eigen(m.cor)$values
aut.vec <- -(eigen(m.cor)$vectors)
m.aut.val <- t(matrix((sqrt(aut.val)),p,p))
result.cp.cor <- princomp(Z,cor=TRUE)
corr.cp.var <- aut.vec*m.aut.val
screeplot(result.cp.cor,type=c("lines"),main="autovalores") #grafico screeplot
comp.princ <- Z %*% aut.vec
cp1<- comp.princ[,1]
cp1<- t(t(cp1))
cp2<- comp.princ[,2]
cp2<- t(t(cp2))
plot(cp1,cp2)
qqnorm(cp1)
qqline(cp1)