Tengo datos de coordenadas XY de la profundidad del agua (n = 30) donde cada coordenada tiene datos de atributos de la profundidad del agua para múltiples fechas de 2000 a 2007. He importado los datos en r para el análisis estadístico. Quiero analizar la profundidad del agua a través de diferentes períodos de tiempo del año. Mis fechas están como encabezados de columna, por ejemplo: coordenadas, fecha1, fecha2, fecha3,fecha4 etc y la profundidad está bajo los encabezados de columna de fecha. ¿Qué métodos estadísticos debo utilizar para analizar y trazar la información?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?Una respuesta mejor es ciertamente posible si pudieras proporcionar un conjunto de datos de ejemplo o más claridad sobre el término "análisis".
Dicho esto, si ya tienes tus datos en R, un excelente lugar para empezar es con el spatstat paquete. Tiene magnífica documentación sobre cómo analizar los datos puntuales que le permitirá conocer toda la gama de opciones.
Si esto le parece exagerado, un enfoque relativamente sencillo (suponiendo que las fechas múltiples sean las mismas para todas sus observaciones) sería interpolar una superficie para cada período de tiempo asegurándose de definir su superficie de manera que las celdas ráster sean consistentes (por ejemplo, que se alineen exactamente cuando se superponen unas a otras) y luego hacer un análisis de medias, mínimos, máximos, etc. para cada celda ráster.
Se puede encontrar un ejemplo rápido de cómo hacer una interpolación sobre datos puntuales utilizando el conjunto de datos de meuse aquí :
library(gstat)
data(meuse)
coordinates(meuse) <- c("x", "y")
data(meuse.grid)
coordinates(meuse.grid) <- c("x", "y")
gridded(meuse.grid) <- TRUE
idw.out <- idw(zinc ~ 1, meuse, meuse.grid, idp = 2.5)
spplot(idw.out, "var1.pred")
Una vez que tenga los rásteres para cada período de tiempo, la matemática de los rásteres debería ser relativamente sencilla utilizando los operadores del paquete rasterizado Los rásteres que produzcas a partir de este análisis te darán al menos algo con lo que trabajar.