./
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ます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install.packages("spdep")
install.packages("sf")
install.packages("spatstat")
install.packages("tidyverse")
install.packages("kokudosuuchi")
library(spdep)
library(sf)
library(spatstat)
library(tidyverse)
library(kokudosuuchi)
以下の方法でパイプ %>% の優先順位を高める
needs::prioritize(magrittr)
都道府県境界データ(ポリゴン)、都道府県庁所在地データ(ポイント)及び都道府県別属性データを読み込みます。
pref_pnt <- sf::st_read('pref_gov.shp')
jpn_pref <- sf::st_read('jpn_pref.shp')
hd06 <- readr::read_csv("hd06.csv")
都道府県境界ポリゴンデータに属性データhd06
を結合します。
jpn_pref_hd06 <- dplyr::inner_join(jpn_pref, hd06, by=c("PREF_CODE"="PREF_CODE"))
spdep
のprobmap()
で確率地図を作成する。粗率は以下のように計算する。
jpn_hd06_pm <- spdep::probmap(jpn_pref_hd06$HD06, jpn_pref_hd06$POPJ06/100)
summary(jpn_hd06_pm)
raw expCount relRisk pmap
Min. : 95.15 Min. : 822 Min. : 69.45 Min. :0.0000
1st Qu.:137.58 1st Qu.: 1581 1st Qu.:100.42 1st Qu.:0.5122
Median :152.10 Median : 2381 Median :111.02 Median :1.0000
Mean :151.09 Mean : 3677 Mean :110.28 Mean :0.7424
3rd Qu.:169.73 3rd Qu.: 3729 3rd Qu.:123.89 3rd Qu.:1.0000
Max. :199.93 Max. :16995 Max. :145.93 Max. :1.0000
まず、都道府県別心疾患死亡者数を地図上に可視化する
ggplot2::ggplot(data = jpn_pref_hd06, aes(fill=HD06)) +
geom_sf() +
scale_fill_distiller(palette="Reds", trans = "reverse") +
theme_bw() +
labs(title = "Number of Death by Heart Disease")
粗率(ここでは、心疾患死亡者数/人口数x100)の計算結果はjpn_hd06_pm
のraw
に格納されている
ggplot2::ggplot(data = jpn_pref_hd06, aes(fill=jpn_hd06_pm$raw)) +
geom_sf() +
scale_fill_distiller(palette="Reds", trans = "reverse") +
theme_bw() +
labs(title = "Raw Rate of Death by Heart Disease")