Um analista realizou um estudo para investigar os fatores que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma análise de componentes principais com base na matriz de correlação dos dados.
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A Análise de Componentes Principais (PCA) é uma técnica de transformação de dados que tem como objetivo encontrar as direções de maior variação nos dados, geralmente representadas pelos chamados componentes principais, e gerar novas representações dos dados.
Assinale o objetivo principal dessa técnica. 

Em relação à Análise de Componentes Principais (ACP), avalie se as afirmativas a seguir são falsas (F) ou verdadeiras (V).
I. O objetivo principal da ACP é obter variáveis não correlacionadas que retenham a maior parte da estrutura de variabilidade e correlação, a partir das variáveis originais, por meio de transformações lineares para reduzir a dimensão, medida pelo número de variáveis, da matriz de dados. II. A ACP possibilita a compreensão de aspectos do comportamento dos dados difíceis de serem deduzidos a partir das variáveis originais. III. Em geral, a ACP permite que se usem metodologias de análise univariada.
As afirmativas são, respectivamente,