Estudo da qualidade do ar numa estação de Braga (Circular Sul) e ...

2. Estações de Lisboa
Foi-nos possível obter, através da matriz de covariância, um modelo resultante de um
conjunto de operações matriciais. O resultado pode ser observado na tabela seguinte, onde
se considera a necessidade de que,
Após a introdução inicial das variáveis NO, NO2, CO e PM10 no SPSS de todas as
estações, introduziram-se as 23 variáveis no analyse data redution factor. Deste modo,
obtivemos a tabela Total Variance explained, através da qual foi possível ver o número de
componentes através da percentagem cumulativa. Constatou-se que apenas eram
necessárias duas componentes para “sintetizar” as variáveis, uma vez que, a percentagem
acumulada (Cumulative) erea igual ou superior a 75%. No entanto, foram utilizadas 3
componentes, sendo a percentagem acumulada de 86,181.
Tabela 8 – Matriz da variância explicada.
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 15.962 69.399 69.399 15.962 69.399 69.399
2 2.493 10.841 80.240 2.493 10.841 80.240
3 1.366 5.941 86.181 1.366 5.941 86.181
4 .706 3.069 89.250
5 .444 1.930 91.180
6 .395 1.717 92.898
7 .320 1.393 94.290
8 .278 1.207 95.497
9 .216 .940 96.437
10 .143 .621 97.058
11 .134 .583 97.641
12 .084 .365 98.006
13 .073 .316 98.322
14 .065 .282 98.604
15 .057 .249 98.853
16 .053 .231 99.084
17 .048 .208 99.292
18 .040 .172 99.464
19 .035 .152 99.616
20 .032 .137 99.753
21 .021 .093 99.846
22 .019 .084 99.930
23 .016 .070 100.000