Geoestadística

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## Data: (c) OpenStreetMap contributors, ODbL 1.0 - http://www.openstreetmap.org/copyright

## Routing: OSRM - http://project-osrm.org/

Explorando datos

``

Explorar distribución de valores

knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
hist(depa3$MUERTE, main= "Muertes por COVID", xlab="", border = "blue", color= "green")

## Warning in plot.window(xlim, ylim, "", ...): "color" is not a graphical
## parameter

## Warning in title(main = main, sub = sub, xlab = xlab, ylab = ylab, ...): "color"
## is not a graphical parameter

## Warning in axis(1, ...): "color" is not a graphical parameter

## Warning in axis(2, ...): "color" is not a graphical parameter

Ver outliers numéricos Explorar distribucion espacial de variables de interes con tmap

Vecinos

Lista de vecinos (de clase nb) a partir de los poligonos con poly2nb

poly2nb(polis, row.names = NULL, queen=TRUE,)

polis pueden ser sf o SpatialPolygons (sp) row.names = columna con el id o nombre de los poligonos queen = True vecinos por 1 punto de borde, False vecinos por dos o mas puntos de borde

## Loading required package: sp

## Loading required package: spData

Explorar los vecinos

Mapear los vecinos

¿Cómo seria con los pesos estandarizados por fila (style=‘W’)?

Matrix de pesos en formato listw

## Characteristics of weights list object:
## Neighbour list object:
## Number of regions: 297 
## Number of nonzero links: 1586 
## Percentage nonzero weights: 1.798002 
## Average number of links: 5.340067 
## 4 regions with no links:
## 155 157 240 273
## 
## Weights style: B 
## Weights constants summary:
##     n    nn   S0   S1    S2
## B 293 85849 1586 3172 40360

Exploración de Indices de asociación/correlación espacial

Moran I Global

## 
##  Moran I test under randomisation
## 
## data:  depa3$MUERTE  
## weights: lwb 
## omitted: 10, 13, 25, 32, 40, 52, 77, 106, 166, 173, 181, 184, 200, 201, 202, 203, 208, 209, 218, 232, 234, 250, 278, 293, 294, 295, 296 n reduced by no-neighbour observations
##   
## 
## Moran I statistic standard deviate = 0.25997, p-value = 0.3974
## alternative hypothesis: greater
## sample estimates:
## Moran I statistic       Expectation          Variance 
##      0.0028988023     -0.0038022814      0.0006644451

Cómo se interpretan el valor de Moran I? ¿Alguno es significativo?7