时空中的随机点

debugcn 发表于 Dev

极光芋头

我有一套日期堆肥由几年的死亡率在道路上。我的数据是坐标 x&y。我需要创建一个随机分布的数据作为对照，以便能够将我的数据与随机对照进行比较，并查看是否存在死亡率热点。我知道可以用 R 创建一组随机点，但我不知道如何使两者在时间上具有可比性。我怎样才能在几年内创造这些积分？

再次感谢你

极光

阿尔特姆

为了识别热点，最好使用2D 核密度估计。请参阅下面来自华盛顿州数据门户的道路死亡死亡率示例。使用contour图和kde2d函数来识别热点。请看下面的代码：

library(lubridate)
mort <- read.csv("https://data.wa.gov/api/views/mcp7-tcwf/rows.csv?accessType=DOWNLOAD", stringsAsFactors = FALSE)

ll <- t(sapply(mort$Location, function(x) na.omit(as.numeric(unlist(strsplit(x, "\\(|\\,| |\\)"))))))
rownames(ll) <- NULL
colnames(ll) <- c("lat", "lon")
mort2 <- cbind(mort, ll)
mort2$Salvage.Date.Time2 <- mdy_hms(mort2$Salvage.Date.Time)
mort2$month <- month(mort2$Salvage.Date.Time2)
mort2$year <- year(mort2$Salvage.Date.Time2)
mort2 <- mort2[mort2$year> 2016, ]

mort3 <- mort2[with(mort2, lat > 45.5 & lat < 49.& lon > -125 & lon < -116), ]
f1 <- with(mort3, kde2d(lat, lon, n = 100))

plot(mort3$lat, mort3$lon, pch = 18, col = "lightblue")
contour(f1, levels  =  c(0.01, 0.05, 0.1, 0.2), add = TRUE, labcex = 1)

输出：