Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:
• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;
• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;
• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;
• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.
A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.
Na análise das componentes principais, os elementos dos autovetores representam a associação entre as variáveis originais e as componentes, o que ajuda a interpretar quais variáveis contribuem mais para cada componente.