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paulojus
Linha 25: Linha 25:
 <fs medium>​Índices em Bairros de Curitiba</​fs>​ <fs medium>​Índices em Bairros de Curitiba</​fs>​
  
-Lendo dados tipo shapefiles+Primeiro voce deve copiar ​ os 3 arquivos ''​bairros.*''​ para sua pasta de trabalho.\\ 
 +Lendo dados tipo shapefiles.
 <code R> <code R>
 ctba <- readShapePoly("​dados/​bairros.shp",​ IDvar="​CODE"​) ctba <- readShapePoly("​dados/​bairros.shp",​ IDvar="​CODE"​)
Linha 105: Linha 106:
  
  
-## Moran na presença de covariáveis (substituri ​1 por covariaveis abaixo)+## Moran na presença de covariáveis (substituir ​1 por covariaveis abaixo)
 ## faz Moran em resíduos ## faz Moran em resíduos
 lm.morantest(lm(ctba$Segurança ~1), listw=nb2listw(ctba.nb1)) lm.morantest(lm(ctba$Segurança ~1), listw=nb2listw(ctba.nb1))
Linha 111: Linha 112:
  
  
-## Moran local(um tipo de LISA - Local indicator ​of spatial association)+## Moran local (um tipo de LISA - Local Indicator ​of Spatial Association)
 ctba.mloc <- localmoran(ctba$Segurança,​ listw=nb2listw(ctba.nb1,​ style="​C"​)) ctba.mloc <- localmoran(ctba$Segurança,​ listw=nb2listw(ctba.nb1,​ style="​C"​))
 ctba.mloc ctba.mloc
Linha 168: Linha 169:
 ## Segurança Padronizada ## Segurança Padronizada
 Segurança_SD <- scale(ctba$Segurança) Segurança_SD <- scale(ctba$Segurança)
-## Cálculo da m;​édia ​da Seguranca ​Padronizada nos visinhos+## Cálculo da média ​da Segurança ​Padronizada nos vizinhos
 Segurança_W <- ctba.nb1.mat %*% Segurança_SD Segurança_W <- ctba.nb1.mat %*% Segurança_SD
  
Linha 189: Linha 190:
  
  
-## Fazer análises para outras variáveis destes dados!!!table+## Fazer análises para outras variáveis destes dados!!! table
  
  

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