Geoestatística
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Análise estatística no R: Estudo de caso com dados do Lago Walker
Isaaks e Srivastava (1989, p. 4-5) proporcionaram uma base de dados chamada walker.dat composta por 470 pontos, que foram extraídos de um conjunto completo (população) com 78000 pontos distribuídos em uma malha regular de 260 por 300 nós. Esses dados estão salvos no arquivo walker_dat.csv, que contém seis variáveis: ID, Xlocation, Ylocation, V, U e […] Ver mais
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Como fazer Interpolação de Dados Geoespaciais e sua Representação em Mapa usando a Linguagem R
Neste artigo, iremos mostrar como se pode fazer a interpolação de dados geoespaciais e sua representação em mapa como ilustra a figura abaixo. Obs.: Os arquivos utilizados, assim como o script estão detalhados no final desse artigo, assim como nesse link. Isaaks e Srivastava (1989, p. 4-9) proporcionam o conjunto de dados walker.dat que representa […] Ver mais
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Matriz de Transição Litológica
Teste do chi-quadrado em Linguagem R Em uma seção estratigráfica, pode-se fazer observações da litologia em pontos igualmente espaçados. Por exemplo, a Tabela 1 apresenta uma sucessão estratigráfica onde foram verificadas as seguintes litologias: A) arenito, B) calcário, C) folhelho e D) carvão (segundo Davis, 2002, p. 168). A codificação foi feita nas quatro litologias […] Ver mais
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R na Prática – Parte 28
Gráficos em R 1.3.8 Função contour() Geralmente, os levantamentos geológicos de uma região resultam em dados distribuídos em área, que podem ser tratados para uma rápida visualização da distribuição espacial das variáveis medidas em campo. As curvas de contorno de isovalores são uma forma de representação da variação espacial e permitem analisar e interpretar o […] Ver mais
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R na prática – parte 26
Gráficos em R 1.3.6 Função barplot() O diagrama de barras obtido com a função barplot() é uma alternativa ao histograma, mas essa função pode ser usada para representações de múltiplas variáveis, como se apresenta no exemplo de aplicação. Porém, antes de prosseguir, descreve-se a função e seus argumentos, de acordo com a Tabela P26.1. Da […] Ver mais
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R na prática – parte 24
Gráficos em R 1.3.4 Função pairs() Quando se tem uma matriz de dados, onde as linhas são as observações e as colunas as variáveis, pode-se analisar todas as dispersões entre as variáveis por meio da função pairs(). A função pairs() produz uma matriz de diagramas de dispersão organizados em linhas e colunas. Esta função de […] Ver mais
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R na Prática – Parte 23
Gráficos em R 1.3.3 Função stripchart() Esta função gera uma dispersão unidimensional, na forma de pontos plotados em uma tira. Para impedir a superposição de pontos, usa-se o método “jitter” que evita o empilhamento, melhorando a visualização da dispersão. Este e outros argumentos estão descritos na Tabela P23.1. O primeiro exemplo mostra como usar a […] Ver mais
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R na prática – Parte 22
Gráficos em R 1.3.2 Função boxplot() A função boxplot() gera um diagrama formado por uma caixa delimitada pelos quartis inferior e superior, com uma barra horizontal na altura da mediana. Além disso, desenha os valores mínimo e máximo da distribuição sem considerar os pontos anômalos. A função boxplot() e seus argumentos estão descritos na Tabela […] Ver mais
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R na Prática – parte 20
Gráficos em R 1.3.1 Função plot() A descrição da função plot() e de seus argumentos estão listados na Tabela P20.1. Lembrando que esta função é usada para definir uma área de plotagem sobre a qual podem ser inseridos elementos gráficos. Dessa forma, o próximo exemplo fará uso desses argumentos que permitem modificar a forma de […] Ver mais
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em Dados, Geoestatística, GERALGeoestatística
Matheron (1971, p. 5) definiu geoestatística como a aplicação da Teoria das Variáveis Regionalizadas para a estimação de depósitos minerais, com todas as suas implicações. Assim, tem início a geoestatística na mineração na década de 1970. Os primeiros livros sobre o tema surgem em 1977 e 1978: Geostatistical ore reserve estimation (M. David) e Mining […] Ver mais
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Por que aprender Geoestatística?
Em tempos de grandes transformações e mudanças cada vez mais rápidas no planeta, os dados geoespaciais têm importância crescente para a tomada de decisão, e o correto tratamento deles é a chave para a extração de informações de valor(Freitas, 2020). Ainda segundo Freitas (2020), se há poucos anos a coleta de dados geoespaciais se mostrava […] Ver mais
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Como Calcular o Índice Moran – Autocorrelação Espacial
O índice de Moran é comumente utilizado como medida da autocorrelação espacial para dados contínuos, de acordo com a seguinte expressão (Burt et al. 2009, p. 554): Onde n é o número de pontos de dados, X é a variável aleatória contínua e wij são os elementos da matriz W dos pesos espaciais que representa […] Ver mais
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