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
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