Utilização de análise de componentes principais em séries temporais - Teixeira, Sérgio Coichev (2013)
Um dos principais objetivos da análise de componentes principais consiste em reduzir o número de variáveis observadas em um conjunto de variáveis não correlacionadas, fornecendo ao pesquisador subsídios para entender a variabilidade e a estrutura de correlação dos dados observados com uma menor quantidade de variáveis não correlacionadas chamadas de componentes principais. A técnica é muito simples e amplamente utilizada em diversos estudos de diferentes áreas. Para construção, medimos a relação linear entre as variáveis observadas pela matriz de covariância ou pela matriz de correlação. Entretanto, as matrizes de covariância e de correlação podem deixar de capturar importante informações para dados correlacionados sequencialmente no tempo, autocorrelacionados, desperdiçando parte importante dos dados para interpretação das componentes. Neste trabalho, estudamos a técnica de análise de componentes principais que torna possível a interpretação ou análise da estrutura de autocorrelação dos dados observados. Para isso, exploramos a técnica de análise de componentes principais para o domínio da frequência que fornece para dados autocorrelacionados um resultado mais específico e detalhado do que a técnica de componentes principais clássica. Pelos métodos SSA (Singular Spectrum Analysis) e MSSA (Multichannel Singular Spectrum Analysis), a análise de componentes principais é baseada na correlação no tempo e entre as diferentes variáveis observadas. Essas técnicas são muito utilizadas para dados atmosféricos na identificação de padrões, tais como tendência e periodicidade.