Czy te próbki wyglądają tak samo?

Analiza wykresów PCA pozwala ocenić podobieństwa i różnice między próbkami w skali globalnej. Korzystając z wyników wygenerowanych podczas kontroli jakości próbek, można w prosty sposób tworzyć wykresy PCA dla przetworzonych danych. Poniżej znajduje się wykres dla wszystkich czterech próbek, które przeszły kontrolę jakości.

Przeanalizuj wykres, a następnie oceń poniższe stwierdzenia. Które z nich są prawdziwe?

1. Próbki grupują się według warunków.
2. Taki wykres można utworzyć za pomocą funkcji plotPrincomp().
3. Na podstawie wykresu PCA łatwo zobaczyć, które piki różnią się najbardziej między grupami.