[Rライブラリ探索]Rライブラリの探索4（空間データ）

今日は空間データのライブラリを探索。

use Rシリーズの本が結構良い。

しかもKindleバージョンで買うとパソコンで見れるのでなお良い（アメリカのサイトからしか買えないっぽいけど）。

コードはこちら↓

今日は空間データのライブラリを探索。

use Rシリーズの本が結構良い。

しかもKindleバージョンで買うとパソコンで見れるのでなお良い（アメリカのサイトからしか買えないっぽいけど）。

コードはこちら↓

#2010/05/17
library(DCluster)		#spatial cluster of disease
example(achisq.boot)		#bootstrap Chi-square statistics
example(pottwhitt.boot)		#Potthoff-Whittinghill’s statistic for overdispersion
example(besagnewell)		#Besag and Newell’s statistic for number of neighbouring regions
example(gearyc.boot)		#Geary’s c statistic is used to measure autocorrelation between areas
example(get.knclusters)		#Get areas in a cluster detected with Kulldorff’s statistic
example(kullnagar.boot)		#Kulldorff and Nagarwalla’s statistic
example(moranI.boot)		#Moran’s I autocorrelation statistic
example(opgam)			#Openshaw’s GAM
example(stone.boot)		#Stone’s Test is used to assess risk around given locations
example(tango.boot)		#Tango’s statistic for general clustering
example(whittermore.boot)	#assess whether the region under study tends to cluster or not


library(sp)
example(bubble)			#バブルチャートを描く
example(degAxis)		#緯度経度の図
example(spplot)
example(overlay)
example(spsample)
example(gridlines)

data(meuse.grid)
coordinates(meuse.grid) <- c("x", "y")
gridded(meuse.grid) <- TRUE
library(gstat)
zn.idw <- krige(log(zinc) ~ 1, meuse, meuse.grid)

grays = gray.colors(4, 0.55, 0.95)
image(zn.idw, col = grays, breaks=log(c(100,200,400,800,1800)))
plot(meuse.sr, add = TRUE)
plot(meuse, pch = 1, cex = sqrt(meuse$zinc)/20, add = TRUE)
legVals <- c(100, 200, 500, 1000, 2000)
legend("left", legend=legVals, pch = 1, pt.cex = sqrt(legVals)/20, bty = "n",
title = "measured")
legend("topleft", legend=c("100-200","200-400","400-800","800-1800"),
fill = grays, bty = "n", title = "interpolated")


library(rgdal)			#Geospatial Data Abstraction Library
example(displayDataset)
example(project)