演習の概要

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ます

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("spatstat")
install.packages("spgwr")
install.packages("nlme")
install.packages("lme4")
library(spdep)
library(spatstat)
library(spgwr)
library(nlme)
library(lme4)

以下の方法でパイプ %>% の優先順位を高める

needs::prioritize(magrittr)

データの作成

関東圏の市区町村境界データkanto_area.shpに、市区町村別住宅地平均地価データlph.csvを結合します。

kanto <- sf::st_read('kanto_area.shp')
lph <- readr::read_csv("lph.csv")
kanto_lph <- dplyr::inner_join(kanto, lph, by=c("JCODE"="JCODE"))

住宅地地価の空間分布を描画します。

ggplot2::ggplot(data = kanto, aes(fill=LPH)) + 
  geom_sf() + 
  scale_fill_distiller(palette="Blues", trans = "reverse") + 
  theme_bw() +
  labs(title = "Land Price of House in Kanto Region")