Quiero saber hasta qué punto una medición / parámetro contribuye a uno de los componentes principales calculados.

Una descripción del mundo real:

Tengo cinco parámetros climáticos para la distribución geográfica de una especie.Realicé una PCA con estos cinco parámetros.La gráfica de PC1 vs. PC2 muestra un patrón interesante.

Pregunta: ¿Cómo obtengo el porcentaje de contribución (de cada parámetro) a cada PC?

Lo que espero: PC1 está compuesto al 30% del parámetro1, al 50% del parámetro2, al 20% del parámetro3, al 0% del parámetro4 y al 0% del parámetro5. PC2 está compuesto ...

Un ejemplo con 5 parámetros ficticios:

a <- rnorm(10, 50, 20)
b <- seq(10, 100, 10)
c <- seq(88, 10, -8)
d <- rep(seq(3, 16, 3), 2)
e <- rnorm(10, 61, 27)

my_table <- data.frame(a, b, c, d, e)

pca <- princomp(my_table, cor=T)

biplot(pca) # same: plot(pca$scores[,1], pca$scores[,2])

pca
summary(pca)

¿Dónde está escondida mi información?