Duvida em estatística espacial - Kernel em duas dimensões levando em conta prevalências.
Ola. Gostaria de saber se alguém poderia me sugerir algo para avaliar o risco, ou aonde uma doença ocorre espacialmente, mais comumente. Meus dados são constituídos de coordenadas geográficas de cidades, na forma de latitude e longitude. Dai para cada cidade eu tenho o número de casos de uma doença para um total de vaquinhas observadas. E calculo a prevalência como os casos pelo total de vaquinhas observadas. Então eu tenho esses dados, e gostaria de fazer um mapinha, mostrando espacialmente se existe uma área que tem maior ocorrência, maior chance de ocorrência. Apenas para explorar os dados a principio. Segue um pequeno exemplo de como estão os dados. ######################################################### library(MASS) set.seed(1) dados<-data.frame(lat=sample(1:10,20,replace=T), lon=sample(1:10,20,replace=T), casos=rpois(20,5), total=rpois(20,60) ) dados$prevalencia<-dados$casos/dados$total #Eu gostaria de fazer uma figura mais ou menos como essa, mas levando em consideração as prevalências. contorno<-kde2d(dados$lat,dados$lon) contour(contorno) ############################################################# Alguém tem alguma sugestão? Eu não sei nem o que começar a ler exatamente para Agradeço desde ja a atenção. -- Grato Augusto C. A. Ribas Site Pessoal: http://recologia.com.br/ <http://augustoribas.heliohost.org> Github: https://github.com/Squiercg Lattes: http://lattes.cnpq.br/7355685961127056
Veja o pacote spatstat para mapear padrões. Supondo q a doenca pode acontecer em toda area de estudo. Em 25/02/2015 18:21, "Augusto Ribas" <ribas.aca@gmail.com> escreveu:
Ola.
Gostaria de saber se alguém poderia me sugerir algo para avaliar o risco, ou aonde uma doença ocorre espacialmente, mais comumente.
Meus dados são constituídos de coordenadas geográficas de cidades, na forma de latitude e longitude. Dai para cada cidade eu tenho o número de casos de uma doença para um total de vaquinhas observadas. E calculo a prevalência como os casos pelo total de vaquinhas observadas.
Então eu tenho esses dados, e gostaria de fazer um mapinha, mostrando espacialmente se existe uma área que tem maior ocorrência, maior chance de ocorrência. Apenas para explorar os dados a principio.
Segue um pequeno exemplo de como estão os dados.
######################################################### library(MASS) set.seed(1) dados<-data.frame(lat=sample(1:10,20,replace=T), lon=sample(1:10,20,replace=T), casos=rpois(20,5), total=rpois(20,60) ) dados$prevalencia<-dados$casos/dados$total
#Eu gostaria de fazer uma figura mais ou menos como essa, mas levando em consideração as prevalências. contorno<-kde2d(dados$lat,dados$lon) contour(contorno) #############################################################
Alguém tem alguma sugestão? Eu não sei nem o que começar a ler exatamente para Agradeço desde ja a atenção.
-- Grato Augusto C. A. Ribas
Site Pessoal: http://recologia.com.br/ <http://augustoribas.heliohost.org> Github: https://github.com/Squiercg Lattes: http://lattes.cnpq.br/7355685961127056
_______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
Um começo pode ser a leitura desses dois trabalhos: http://www.leg.ufpr.br/lib/exe/fetch.php/projetos:artigo_silvia-rs.pdf Ambos são trabalhos que mapeiam o risco de um evento de interesse (processo espacial pontual) através de modelos aditivos generalizados. O primeiro usa a função Kernel para estimação do risco espacial, o segundo utiliza Splines. On 25-02-2015 18:21, Augusto Ribas wrote:
Ola.
Gostaria de saber se alguém poderia me sugerir algo para avaliar o risco, ou aonde uma doença ocorre espacialmente, mais comumente.
Meus dados são constituídos de coordenadas geográficas de cidades, na forma de latitude e longitude. Dai para cada cidade eu tenho o número de casos de uma doença para um total de vaquinhas observadas. E calculo a prevalência como os casos pelo total de vaquinhas observadas.
Então eu tenho esses dados, e gostaria de fazer um mapinha, mostrando espacialmente se existe uma área que tem maior ocorrência, maior chance de ocorrência. Apenas para explorar os dados a principio.
Segue um pequeno exemplo de como estão os dados.
######################################################### library(MASS) set.seed(1) dados<-data.frame(lat=sample(1:10,20,replace=T), lon=sample(1:10,20,replace=T), casos=rpois(20,5), total=rpois(20,60) ) dados$prevalencia<-dados$casos/dados$total
#Eu gostaria de fazer uma figura mais ou menos como essa, mas levando em consideração as prevalências. contorno<-kde2d(dados$lat,dados$lon) contour(contorno) #############################################################
Alguém tem alguma sugestão? Eu não sei nem o que começar a ler exatamente para Agradeço desde ja a atenção.
-- Grato Augusto C. A. Ribas Site Pessoal: http://recologia.com.br/ Github: https://github.com/Squiercg Lattes: http://lattes.cnpq.br/7355685961127056
_______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
Um começo pode ser a leitura desses dois trabalhos: http://www.leg.ufpr.br/lib/exe/fetch.php/projetos:artigo_silvia-rs.pdf http://www.leg.ufpr.br/lib/exe/fetch.php/projetos:tcc_versao_final1.pdf Ambos são trabalhos que mapeiam o risco de um evento de interesse (processo espacial pontual) através de modelos aditivos generalizados. O primeiro usa a função Kernel para estimação do risco espacial, o segundo utiliza Splines. On 25-02-2015 18:21, Augusto Ribas wrote:
Ola.
Gostaria de saber se alguém poderia me sugerir algo para avaliar o risco, ou aonde uma doença ocorre espacialmente, mais comumente.
Meus dados são constituídos de coordenadas geográficas de cidades, na forma de latitude e longitude. Dai para cada cidade eu tenho o número de casos de uma doença para um total de vaquinhas observadas. E calculo a prevalência como os casos pelo total de vaquinhas observadas.
Então eu tenho esses dados, e gostaria de fazer um mapinha, mostrando espacialmente se existe uma área que tem maior ocorrência, maior chance de ocorrência. Apenas para explorar os dados a principio.
Segue um pequeno exemplo de como estão os dados.
######################################################### library(MASS) set.seed(1) dados<-data.frame(lat=sample(1:10,20,replace=T), lon=sample(1:10,20,replace=T), casos=rpois(20,5), total=rpois(20,60) ) dados$prevalencia<-dados$casos/dados$total
#Eu gostaria de fazer uma figura mais ou menos como essa, mas levando em consideração as prevalências. contorno<-kde2d(dados$lat,dados$lon) contour(contorno) #############################################################
Alguém tem alguma sugestão? Eu não sei nem o que começar a ler exatamente para Agradeço desde ja a atenção.
-- Grato Augusto C. A. Ribas Site Pessoal: http://recologia.com.br/ Github: https://github.com/Squiercg Lattes: http://lattes.cnpq.br/7355685961127056
_______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
participantes (3)
-
Augusto Ribas -
Felipe -
Luis Iván Ortiz Valencia