He agrícola de datos en forma de polígonos que me gustaría probar por conglomerados espaciales/aglomeraciones espaciales.
Todos en todo lo que tiene alrededor de 40 variables que puedo agregado y estandarizar en diferentes maneras. Una forma de normalización puede ser, por ejemplo, para calcular los valores de producción per cápita dentro de cada polígono. Otra forma podría ser para calcular los valores de producción por hectárea dentro de cada polígono.
Todas las formas de normalización y agregación de producir diferentes mapas con diferentes patrones espaciales: conglomerados y no-conglomerados. Así como una base para mi posterior análisis I wan't para identificar dicha agregación/normalización de las combinaciones que producen fuertes conglomerados espaciales. Por lo tanto, yo tendría que comparar los diferentes resultados a partir de la agregación y de la normalización.
Por supuesto, yo podría hacer esto buscando manualmente en los mapas (ver ejemplo a continuación). Pero esto es muy subjetivo y sólo en algunos casos se puede hacer una clara distinción. Imagina que estás haciendo esto por más de 40 variables y digamos 8 posibles formas de preparación de los datos... Así que prefiere el uso de algunos de medición objetiva es decir, estadística espacial.
Puedo usar R y Arc GIS. Tiene alguien una idea de cómo implementar un análisis de este tipo?
Los ejemplos a continuación muestran la Producción de plátanos, una vez sin la estandarización y una vez estandarizado per cápita. tienen un aspecto muy similar, pero que uno es más agrupan espacialmente?
