Análisis de componentes principales de datos de producción agrícola de soja

Resumen

El agronegocio juega un papel fundamental en la economía brasileña, contribuyendo significativamente al crecimiento del país. Este artículo tiene como objetivo realizar un análisis de datos de agronegocios utilizando la técnica de análisis de componentes principales a través de la matriz de correlación, validando su relevancia para el sector y presentando las posibilidades que trae el uso de técnicas estadísticas para maximizar la producción de soja en la finca. Las variables seleccionadas para el análisis incluyen: área, dosis por hectárea, cantidad de consumo, área de ejecución, dosis real, valor, caudal, peso bruto, impurezas y humedad, se aplicó la técnica de análisis de componentes principales para reducir la dimensionalidad de los datos, identificar patrones subyacentes e investigar las relaciones entre variables seleccionadas. Se utilizó el criterio de Kaiser para validar la idoneidad de los datos para el análisis de componentes principales, considerando los valores propios de las variables para determinar el número de componentes principales significativos a retener. Así, se concluye que el análisis de componentes principales, además de ser una gran manera de ahorrar recursos computacionales al minimizar el volumen de variables a analizar, también explica satisfactoriamente el comportamiento dinámico de la información, demostrando la relevancia de la técnica para comprender las peculiaridades de producción de soja en la agricultura y brindar valiosas oportunidades para la toma de decisiones estratégicas.