演習の概要

  • 空間統計の基礎

注意事項

  • 慶應義塾大学SFCで開講している「環境ガバナンスのデータサイエンス」「空間モデリング特論」の授業履修者向けの演習用ページです。
  • 必ずしも全てのバージョンのRやOSで動作確認を行っていません。この演習用ページを作成している段階では、R3.5.3を使っています。
  • Rの更新などにより、Rコードなどを予告無しに変更する場合があります。

データ分析の準備

データのダウンロード

  • 演習で用いるデータはここからダウンロードしてください。
  • ここでは./直下にgisdataフォルダを作成し、setwd("gisdata")とディレクトリを指定している

パッケージのインストール

  • install.packages()でパッケージをインストールし、library()でパッケージを呼び出す
  • ここでは以下のパッケージを用います
install.packages("spdep")
install.packages("sp")
install.packages("maptools")
install.packages("classInt")
install.packages("rgdal")
install.packages("sf")
install.packages("spatstat")
library(spdep)
library(sp)
library(maptools)
library(classInt)
library(rgdal)
library(sf)
library(spatstat)

空間データ分析の基礎

空間データの密度

点データの作成

px <- rnorm(500, mean=0.5, sd=0.15)
py <- rnorm(500, mean=0.5, sd=0.15)
# 一様分布の場合(参考)
# px <- runif(500)
# py <- runif(500)
pz <- as.data.frame(rep(1, 500))
colnames(pz) <- c("pz")

点データと点密度の可視化

pnt <- spatstat::ppp(px, py, c(0,1), c(0,1))
plot(pnt, type="p")
plot(density(pnt), 0.1)
contour(density(pnt), add=T)
plot(pnt, type="p", add=T)
## Loading required package: sp
## Loading required package: Matrix
## Loading required package: spData
## To access larger datasets in this package, install the spDataLarge
## package with: `install.packages('spDataLarge',
## repos='https://nowosad.github.io/drat/', type='source')`
## Loading required package: sf
## Linking to GEOS 3.6.1, GDAL 2.1.3, PROJ 4.9.3
## Error: package or namespace load failed for 'spdep' in loadNamespace(j <- i[[1L]], c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[[j]]):
##  there is no package called 'expm'