Suite

Comment récupérer les valeurs des intervalles dans la légende en R


J'ai un modèle d'élévation tracé dans R Code :

library(raster) data(volcano) r <- raster(volcano) plot(r, col = topo.colors(20))

Parcelle:

comment peut-on récupérer les valeurs des intervalles dans la légende, c'est-à-dire dans l'exemple-->100,120,140,160,180


La légende est un résumé des valeurs raster. Par conséquent, vous devrez extraire les valeurs raster pertinentes. Cela devrait le faire :

bibliothèque(raster) data(volcan) r = raster(volcan) min = minValue(r) max = maxValue(r) l = c(min:max) result = l[l %% 20 == 0] > result [1 ] 100 120 140 160 180

Spplot : méthodes de tracé pour les données spatiales avec des attributs

Le rapport hauteur/largeur des axes spatiaux est par défaut « iso » (une unité sur l'axe des x équivaut à une unité sur l'axe des y) mais peut être défini sur des valeurs plus appropriées si les données sont par ex. si les coordonnées sont latitude/longitude

selon la classe d'obj, panel.polygonsplot (pour les polygones ou les lignes), panel.gridplot (grilles) ou panel.pointsplot (points) est utilisé pour un contrôle plus poussé. Des fonctions de panneau personnalisées peuvent être fournies qui appellent l'une de ces fonctions de panneau, mais lisez ci-dessous comment l'argument sp.layout peut aider

NULL ou liste voir notes ci-dessous

si ce n'est pas FAUX, identifiez les objets tracés (ne fonctionne actuellement que pour les tracés de points). Les étiquettes d'identification sont les row.names de la table attributaire row.names(as.data.frame(obj)) . Si VRAI, identifier sur le panneau (1,1) pour identifier sur le panneau i,j , passer la valeur c(i,j)

optionnel peut être utile pour tracer une valeur transformée. La valeur par défaut est z

x+y|nom pour plusieurs attributs, par ex. exp(x)

x+y|nom pour tracer l'exposant de la variable z

si FAUX, utilisez la clé de symbole si VRAI, utilisez une clé de couleur continue, semblable à un tracé de niveau si liste, suivez la syntaxe de la clé de couleur d'argument dans le tracé de niveau (voir ci-dessous pour un exemple)

justification du placement de grob

logique si VRAI, trellis.par.set est appelé, sinon une liste est renvoyée qui peut être passée à trellis.par.set()

la hauteur de la largeur de la barre d'échelle est de 1,0

logique si VRAI, une vérification est effectuée pour voir si des lignes ou des colonnes vides sont présentes et doivent être prises en charge. Le réglage sur FALSE peut améliorer la vitesse.

vecteur avec des couleurs de remplissage dans le cas où la variable à tracer est un facteur, ce vecteur doit avoir une longueur égale au nombre de niveaux de facteur

vecteur avec des valeurs de couleur, par défaut pour col.regions


Mise à l'échelle automatique

Tous les graphiques et diagrammes, à l'exception des graphiques 3D, activent automatiquement la mise à l'échelle automatique, ce qui signifie qu'ils ajustent leurs échelles horizontale et verticale pour s'adapter aux données que vous leur câblez. Par défaut, la mise à l'échelle automatique est activée pour les graphiques et les diagrammes. Cependant, l'autoscaling peut ralentir les performances. Cliquez avec le bouton droit sur le graphique ou le graphique et sélectionnez Echelle X»Echelle Auto X ou alors Échelle Y»Échelle automatique Y dans le menu contextuel pour activer ou désactiver la mise à l'échelle automatique.

Noter Pour Compass Plot, Error Bar Plot, Feather Plot et XY Plot Matrix, sélectionnez Mise à l'échelle automatique X ou alors Mise à l'échelle automatique Y dans le menu contextuel.

Utilisez l'outil Doigt ou l'outil Étiquetage pour modifier directement l'échelle horizontale ou verticale.

Noter LabVIEW n'inclut pas les tracés masqués lorsque vous redimensionnez automatiquement les axes d'un graphique ou d'un diagramme. Si vous souhaitez inclure les tracés masqués lors de la mise à l'échelle automatique, rendez les tracés masqués transparents à la place. Cliquez avec le bouton droit sur l'image du tracé dans la légende du tracé et sélectionnez Couleur dans le menu contextuel pour changer la couleur des tracés.

Lorsqu'un graphique ou une échelle de graphique est redimensionné, d'autres éléments du graphique ou du graphique se déplacent et se redimensionnent. Pour désactiver ce comportement afin que la taille de la zone de tracé reste fixe, cliquez avec le bouton droit sur le graphique ou le graphique et sélectionnez Avancé»Échelles de réglage automatique dans le menu contextuel. Si vous désactivez ce comportement, les échelles peuvent se couper ou se chevaucher.

Noter le Échelles de réglage automatique L'option ne s'applique pas au tracé de la boussole, au tracé à barres d'erreur, au tracé en plume, à la matrice de tracé XY ou aux graphiques 3D.


3.2 Construction d'une table de mortalité ordinaire

La connaissance de la construction d'une table de mortalité ordinaire est essentielle dans la construction d'une table de mortalité à décréments multiples. Il existe un certain nombre de méthodes pour construire une table de mortalité ordinaire en utilisant des données sur les taux de mortalité par âge. Les méthodes les plus courantes sont celles de Reed Merrell, Greville, Keyfitz, Frauenthal et Chiang (pour une discussion de ces méthodes, voir Namboodiri et Suchindran, 1987).

Dans cette section, nous construisons une table de mortalité ordinaire avec des données sur les taux de mortalité par âge sur la base d'une méthode simple suggérée par Fergany (1971. "On the Human Survivorship Function and Life Table Construction," Démographie 8 (3) : 331-334). Dans cette méthode, le taux de mortalité par âge ( mmX ) sera converti en la proportion de décès dans l'intervalle d'âge ( mqX ) en utilisant une formule simple :

Formule 1)

où e est le symbole du nombre de base d'un logarithme naturel (une constante égale à 2,71828182. ) et n est la longueur de l'intervalle d'âge. ( Remarque : ne confondez pas le symbole e ici avec le eX 0 utilisé dans la notation "durée de vie attendue".)

Une fois que mqX est calculé avec des taux de mortalité par âge, les autres colonnes de la table de mortalité sont facilement calculées à l'aide des relations suivantes :

(Comme dans le tableau 3.1.2, multipliez la colonne 3 par la colonne 2.)
(Comme dans le tableau 3.1.2, soustrayez la colonne 4 de la colonne 3.)
(Divisez la colonne 4 du tableau 3.1.2 par le taux de mortalité par âge correspondant.
Remarque : le tableau 3.1.2 n'a pas utilisé la méthode de Fergany.)
(Obtenir les sommes cumulées de la colonne 5 du tableau 3.1.2.)
(Dans le tableau 3.1.2, divisez la colonne 6 par la colonne 3.)

Exemple Conversion du taux de mortalité par âge en proportion de décès dans l'intervalle d'âge

Le tableau 2.5.2 de la leçon 2.5 montre que le taux de mortalité par âge pour le groupe d'âge 1-4 ( 4m1 ) pour les hommes du Costa Rica en 1960 est de 0,00701 par personne. (Gardez à l'esprit que les tableaux présentant les taux de mortalité par âge présenteront généralement le taux comme « nombre de décès pour 1 000 personnes », mais dans les calculs utilisés pour construire une table de mortalité ordinaire, le taux de mortalité par âge est « nombre de décès par personne.")

Utiliser la formule (1) d'en haut,

Méthode Fergany, étape par étape

Dans cet exemple, nous utilisons les taux de mortalité par âge du tableau 2.5.2 de la leçon 2.5 pour terminer la construction d'une table de mortalité pour 1960 hommes costaricains. Nous suivrons la méthode Fergany.

Obtenir des taux de mortalité par âge. Notez que les taux de mortalité par âge sont par personne (colonne 2 du tableau 2.5.2).

Convertir les taux de mortalité par âge (nM x ) en proportion de décès dans l'intervalle d'âge ( m qX ) valeurs en utilisant la formule suivante (formule (1) d'en haut):
, où m est la longueur de l'intervalle d'âge

Étape 2 Exemples

Pour l'intervalle d'âge 0-1 :
n = 1
Taux de mortalité par âge () = 0,07505
= 0.072303

Pour les tranches d'âge 1-4 :
n = 4
Taux de mortalité par âge () = 0,00701
= 0.027651

Pour la tranche d'âge 5-9 :
n = 5
Taux de mortalité par âge () = 0,00171
= 0.008514

Pour l'intervalle d'âge 85+ :
Parce que tout le monde dans la population finit par mourir, le mqX la valeur de cet intervalle d'âge est fixée à 1. ( mqX la valeur d'une classe ouverte est toujours définie sur 1.)

Utiliser mqX pour calculer lX valeurs de la colonne 3.

( Remarque : Cette formule de calcul est facile à mettre en œuvre sur la feuille de calcul. Calculez d'abord l1 et copiez dans les autres cellules de la colonne.)

Étape 3 Exemples

Calculez le nombre de décès par tranches d'âge () dans la colonne 4 comme suit :

Remarque : Parfois, il est facile de mettre en œuvre les étapes 3 et 4 simultanément :
Première écriture = 100 000
Calculez ensuite :

Dans la colonne 5, calculez les années-personnes de vie dans l'intervalle d'âge indiqué () comme suit :

(Colonne 4 / taux de mortalité par âge)

Étape 5 Exemple

Dans la colonne 6, calculez les années-personnes cumulées de vie après un âge spécifié ( TX ):

(Sommez les valeurs dans la colonne 6 d'un âge spécifié jusqu'à la fin du tableau.)

Étape 6 Exemples

La dernière colonne de la table de mortalité (colonne 7) est l'espérance de vie à des âges spécifiés. Cette colonne est calculée comme :

La construction de la table de survie est terminée avec la mise en œuvre de l'étape 7.

Caractéristiques sélectionnées de la table de survie

Nous examinerons certaines caractéristiques de la table de mortalité construite qui sont pertinentes pour la construction et l'interprétation d'une table de mortalité à décréments multiples :

1. La somme des valeurs de la colonne 4 sera égale à 100 000 (= ).

2. La somme des valeurs de la colonne 4 à partir d'un âge spécifié sera égale à la valeur à cet âge, comme indiqué dans la colonne 3.

Par example:

Ainsi, on peut interpréter comme le nombre cumulé de décès après un âge spécifié.

3. L'âge auquel les personnes de la cohorte de la table de mortalité décèdent est également important pour notre compréhension de la répartition des décès par âge. La colonne (colonne 4 de la table de mortalité) donne la distribution de fréquence de l'âge au décès dans la population.

Un graphique de cette distribution de fréquence montrera la répartition par âge des décès dans la population. Malheureusement, cette distribution de fréquence est donnée dans des intervalles d'âge de longueur inégale (et un intervalle ouvert à la fin). Par conséquent, un graphique ajusté pour les intervalles d'âge inégaux est plus approprié pour cette table de mortalité.

La figure 3.2.1 montre le schéma de la répartition par âge des décès à partir de la table de mortalité ci-dessus (tableau 3.2.1). Notez que dans cet exemple, l'intervalle d'âge indéterminé 85+ est fermé à 85-100. La proportion de décès dans chaque groupe d'âge est divisée par la longueur de l'intervalle d'âge. Le graphique est tracé en reliant les valeurs au milieu de chaque intervalle.

Figure 3.2.1 : Répartition par âge des décès pour les hommes du Costa Rica en 1960

Le graphique montre qu'une forte proportion de la cohorte meurt en bas âge. Les décès diminuent jusqu'au début de l'âge adulte, augmentent jusqu'à 80 ans, puis recommencent à diminuer aux âges extrêmes. A noter que la forte diminution à l'extrême droite est due au petit nombre de survivants extrêmement âgés dans cette population.

4. Le nombre cumulé de décès depuis le début de la vie peut également être calculé en additionnant les nombres appropriés dans la colonne 4. Par exemple, le nombre de personnes de la cohorte décédées avant d'atteindre l'âge de 15 ans est :

Notez que ce nombre peut également être calculé comme :

Ainsi, la proportion de décès avant l'âge de 15 ans est :

Exercice 7

Note aux étudiants : Cet exercice plus long nécessitera l'utilisation d'un tableur. Bonne chance!

Utilisez les données sur les décès par âge des femmes costaricaines de 1960 de l'exercice 5 pour construire une table de mortalité en utilisant la méthode de Fergany comme décrit ci-dessus. (Vous avez téléchargé le fichier de données dont vous avez besoin ici dans le cadre de l'exercice 5.)

Utilisez ensuite votre table de mortalité construite pour effectuer les opérations suivantes :

  1. Tracez des graphiques des colonnes et. Décrivez brièvement ces graphiques.
  2. Tracez un graphique de la répartition par âge des décès (ajustement pour les intervalles d'âge inégaux) en utilisant la colonne de la table de mortalité. Commentez la répartition par âge de la mortalité illustrée dans ce graphique.
  3. Vérifiez qu'il s'agit de la somme des mX colonne de 65 ans à la fin du tableau.

Une fois que vous avez terminé votre travail, comparez vos résultats au corrigé ci-dessous.

Réponses aux exercices

Exercice 6

La base de la table de mortalité est généralement de 100 000 mais peut être un nombre différent. Où dans une table de mortalité ordinaire pouvez-vous toujours chercher pour savoir quelle est la base ?

B. Dans la première rangée de la colonne 3. La base est simplement le nombre de nouveau-nés de départ pour la table de mortalité. Puisque la colonne 3 donne le nombre de personnes de départ à chaque intervalle d'âge, la première ligne donne le nombre de personnes à partir de l'âge 0. Dans ce cas, il est de 100 000, comme d'habitude.

Selon la colonne 7 du tableau 3.1.2, un nouveau-né aux États-Unis en 1997 peut s'attendre à atteindre l'âge de 76,5 ans. Une fois que cet enfant aura 50 ans, quel âge s'attendrait-il à atteindre ?

C. 79.7. La colonne 7 indique, en moyenne, combien d'années de vie supplémentaires sont attendues pour les personnes qui ont atteint le début de l'intervalle d'âge. Ainsi, une personne de 50 ans s'attendrait à ce qu'elle vive encore 29,7 ans en moyenne (50 + 29,7 = 79,7).

D'après le tableau 3.1.2, parmi les personnes nées aux États-Unis en 1997 qui atteignent l'âge de 70 ans, quel pourcentage devrait-elle mourir avant d'atteindre l'âge de 75 ans ?

R. 14%. La colonne 2 donne la proportion de personnes vivantes au début de l'intervalle d'âge qui décèdent au cours de l'intervalle d'âge. Ainsi, une personne de 70 ans a 0,14365 (arrondi à 14%) de chance de mourir au cours de l'intervalle d'âge de 70 à 75 ans.

D'après le tableau 3.1.2, quelle est la probabilité qu'un nouveau-né aux États-Unis en 1997 survive jusqu'à l'âge de 20 ans ?

C. .986. Puisque la colonne 3 donne le nombre de personnes survivantes jusqu'au début de l'intervalle d'âge (98 558 ont atteint l'âge de 20 ans) et que vous connaissez le nombre de personnes qui ont commencé (100 000), la probabilité d'atteindre l'âge de 20 ans est de 98 558/100 000 = .98558.

Exercice 7

Utilisez les données sur les décès par âge des femmes costaricaines de 1960 de l'exercice 5 pour construire une table de mortalité en utilisant la méthode de Fergany comme décrit ci-dessus. (Vous avez téléchargé le fichier de données dont vous avez besoin ici dans le cadre de l'exercice 5.)

Utilisez ensuite votre table de mortalité construite pour effectuer les opérations suivantes :

  1. Tracez des graphiques des colonnes et. Décrivez brièvement ces graphiques.
  2. Tracez un graphique de la répartition par âge des décès (en tenant compte des intervalles d'âge inégaux) à l'aide du mX colonne de la table de mortalité. Commentez la répartition par âge de la mortalité illustrée dans ce graphique.
  3. Vérifiez qu'il s'agit de la somme des mX colonne de 65 ans jusqu'à la fin du tableau.

Utilisez ensuite votre table de mortalité construite pour effectuer les opérations suivantes :

1. Tracez des graphiques des colonnes et. Décrivez brièvement ces graphiques.

La proportion de personnes décédées au cours de l'intervalle d'âge est un peu plus élevée dans les deux premiers intervalles d'âge, faible et stable jusqu'à environ 45 ans, et augmente assez rapidement par la suite jusqu'à ce qu'elle soit de 1,0 pour le groupe d'âge des 85 ans et plus.

Naturellement, le nombre de personnes vivantes au début de chaque intervalle commence à baisser plus rapidement vers 45 ans.

2. Tracez un graphique de la répartition par âge des décès (en tenant compte des intervalles d'âge inégaux) à l'aide du mX colonne de la table de mortalité. Commentez la répartition par âge de la mortalité illustrée dans ce graphique.

Le taux de mortalité le plus élevé se situe dans le tout premier intervalle d'âge. Après le deuxième intervalle d'âge, les taux de mortalité sont faibles et stables avant de commencer à augmenter vers 47,5 (milieu de l'intervalle d'âge), culminant à 82,5. La chute brutale du dernier groupe d'âge est due en partie au petit nombre de survivants et en partie au fait qu'il s'agit d'un intervalle ouvert. Si le tableau se poursuivait avec des intervalles de cinq ans, la baisse semblerait plus progressive.

3. Vérifiez qu'il s'agit de la somme des mX colonne de 65 ans à la fin du tableau.


Contenu

Données du comté

L'atlas des données des comtés (www.cdc.gov/diabetes/atlas/countydata/atlas.html) affiche une carte des États-Unis montrant des estimations brutes et ajustées selon l'âge de la prévalence et de l'incidence du diabète et de la prévalence de l'obésité et des troubles physiques. inactivité par comté. Il présente également des données sur la prévalence du diabète, de l'obésité et de l'inactivité physique selon le sexe. Dans cet atlas, l'utilisateur peut interagir avec des cartes et des tableaux de données. L'utilisateur peut sélectionner un indicateur à afficher à la fois dans la carte et dans le tableau en cliquant sur le bouton &ldquoIndicator&rdquo et en le sélectionnant dans la liste déroulante. L'affichage par défaut montre tous les comtés des États-Unis (Figure 1). Pour afficher les données du comté par état, l'utilisateur clique sur le bouton &ldquoSelect State&rdquo pour sélectionner un état dans la liste déroulante de tous les états.

Figure 1. Capture d'écran de l'affichage par défaut des données des comtés américains sur le diabète et ses facteurs de risque dans l'Atlas interactif sur le diabète (www.cdc.gov/diabetes/atlas/countydata/atlas.html). [Une description textuelle de cette figure est également disponible.]

Le tableau de données peut être trié en fonction de n'importe quel en-tête de colonne du tableau, y compris le nom du comté, le nom de l'État, la valeur de l'indicateur, les limites de confiance inférieure et supérieure de la valeur de l'indicateur et le nombre total d'adultes par indicateur. La ligne ou plusieurs lignes sélectionnées dans le tableau de données seront mises en surbrillance sur la carte. De même, si l'utilisateur clique sur un ou plusieurs comtés ou survole un comté sur la carte, ces comtés sont mis en évidence dans le tableau. Le bouton &ldquoLegend Settings&rdquo permet à l'utilisateur de choisir différentes classifications de données (c.-à-d. intervalles égaux, continus, ruptures naturelles ou quantiles) et différents nombres de classes de données (de 2 à 10 classes) pour afficher un indicateur. La barre d'animation temporelle située près du haut de la page Web permet à l'utilisateur de visualiser les tendances au fil du temps pour les États-Unis et de sélectionner n'importe quelle année pour la visualisation. Les autres fonctionnalités de l'atlas sont des fonctions de zoom avant et arrière, d'impression, d'exportation et de téléchargement, ainsi qu'un didacticiel, &ldquoComment utiliser l'atlas.&rdquo

Classement des comtés

L'atlas des classements des comtés (www.cdc.gov/diabetes/atlas/countyrank/atlas.html) présente toutes les caractéristiques de l'atlas des données des comtés. Il montre une carte des États-Unis par comté et indique si les taux ajustés en fonction de l'âge (de l'indicateur choisi) dans les comtés se classent au-dessus ou en dessous ou ne sont pas différents des taux médians américains. Les classements pour les données de comté sur le diabète diagnostiqué, l'obésité et l'inactivité physique sont disponibles, mais les classements ne sont pas disponibles pour les estimations de la prévalence du diabète par sexe ou pour l'incidence par comté, car la plupart de ces mesures ont un coefficient de variation supérieur à 0,3. Les estimations de rang ont de grands intervalles de confiance et sont très variables (20). Ces intervalles de confiance doivent être pris en compte avant de tirer des conclusions sur les comtés en fonction des rangs. Par exemple, en 2010, le comté de Cook, dans l'Illinois, se classait au 1 508e rang pour la prévalence du diabète diagnostiqué. Cependant, les limites inférieure et supérieure du classement pour le comté de Cook étaient 1 224e (5e centile) et 1 774e (95e centile).

Cartes et diagrammes animés

Cartes et diagrammes animés : l'option &ldquoTous les États&rdquo

La page Web &ldquoMaps and Motion Charts &mdash All States&rdquo (www.cdc.gov/diabetes/atlas/obesityrisk/atlas.html) présente plus d'informations et l'affichage par défaut est plus compliqué que les autres affichages de l'atlas. L'affichage par défaut (Figure 2) montre 4 images représentant des données sur les 50 états : 1) une carte choroplèthe de la prévalence du diabète ajustée en fonction de l'âge (qui peut être commutée en vue sous forme de tableau), 2) un graphique à bulles de prévalence de l'obésité, 3) un graphique à barres de la prévalence du diabète ajustée en fonction de l'âge, et 4) un graphique de la prévalence médiane du diabète ajustée en fonction de l'âge aux États-Unis de 1994 à 2010. En outre, la page affiche une barre d'animation temporelle. L'affichage par défaut des données d'état est la vue nationale, cependant, l'utilisateur peut cliquer sur le bouton &ldquoSelect Region&rdquo et afficher les données d'état par région ou division de recensement des États-Unis. Le graphique à barres montre la valeur de l'indicateur avec les limites de confiance inférieure et supérieure pour chaque état pour chaque année. Le degré d'incertitude de chaque estimation est déterminé en examinant les barres d'erreur, qui indiquent les limites inférieure et supérieure. Par exemple, une estimation précise aura un intervalle étroit. Le graphique chronologique affiche une ligne de tendance orange qui représente la prévalence médiane aux États-Unis pour chaque année. Lorsque l'utilisateur déplace la souris sur un état de la carte, du graphique à bulles ou du graphique à barres, la ligne de tendance de cet état s'affiche et peut être comparée à la médiane des États-Unis.

Figure 2. Capture d'écran de l'affichage par défaut des cartes et des graphiques animés sur le diabète et ses facteurs de risque pour tous les États dans l'Atlas interactif sur le diabète (www.cdc.gov/diabetes/atlas/obesityrisk/atlas.html). [Une description textuelle de cette figure est également disponible.]

En cliquant sur le bouton &ldquoPlay&rdquo sur la barre d'animation temporelle, l'utilisateur peut voir les changements d'un indicateur au fil du temps et à travers les états de la carte, du graphique à bulles et du graphique à barres. Le mouvement du graphique à bulles permet d'étudier l'interaction complexe des données entre un indicateur et un facteur de risque connu, l'obésité. Les paramètres définis pour les données par défaut du diagramme de mouvement sont les suivants : le X- l'axe est le pourcentage d'obésité ajusté selon l'âge, le oui- l'axe est la prévalence du diabète ajustée en fonction de l'âge, la couleur de la bulle indique la classe de données et la taille de la bulle est proportionnelle au nombre d'adultes diabétiques. Bien que le X-axis indique toujours l'obésité, l'utilisateur peut sélectionner un indicateur différent (c'est-à-dire, l'incidence du diabète ou l'inactivité physique) pour le oui-axe.

L'utilisateur peut sélectionner plusieurs états en maintenant enfoncée la touche &ldquoControl&rdquo tout en cliquant sur la souris. Ces états seront mis en évidence dans toutes les trames de données. Les autres fonctionnalités de l'atlas incluent le zoom avant et arrière, l'impression, l'exportation, le téléchargement et un didacticiel en ligne.

Cartes et diagrammes animés : l'option &ldquoSelect a State&rdquo

En cliquant sur &ldquoSelect a State&rdquo (www.cdc.gov/diabetes/atlas/obesityrisk/county_statelist.html), l'utilisateur est dirigé vers une page qui affiche les noms des 50 états, et en cliquant sur un état, l'utilisateur est pris aux estimations ajustées en fonction de l'âge au niveau du comté pour l'État sélectionné. Les pages Web &ldquoSelect a State&rdquo ont tous les composants et fonctionnalités trouvés dans &ldquoAll States.&rdquo L'atlas comprend un outil cartographique transparent qui aide les utilisateurs qui peuvent connaître un nom de ville mais pas un nom de comté. En déplaçant le curseur de l'outil vers une transparence élevée, l'utilisateur peut trouver la ville sur la carte d'arrière-plan, puis cliquer sur la ville pour mettre en surbrillance le comté et le nom du comté.


3 réponses 3

Vous pouvez faire quelque chose comme ça avec une régression quantile simultanée avec un ensemble de mannequins correspondant aux 4 groupes. Cela vous permet de tester et de construire des intervalles de confiance en comparant des coefficients décrivant différents quantiles qui vous intéressent.

Voici un exemple de jouet où nous ne pouvons pas rejeter le null commun selon lequel les 25e, 50e et 75e quartile des prix des voitures sont tous égaux dans les 4 groupes MPG (la valeur p est de 0,374) :

Bien qu'il semble y avoir de grandes différences entre le groupe 1 et les groupes 2-4 pour les 3 quantiles du graphique. Cependant, ce n'est pas beaucoup de données, donc l'échec du rejet avec le test formel n'est peut-être pas si surprenant en raison de la "micronumérosité".

Fait intéressant, le test de Kruskal-Wallis de l'hypothèse selon laquelle 4 groupes appartiennent à la même population rejette :

En supposant que vos courbes représentent les CDF empiriques obtenus à partir des données, la manière habituelle de tester une différence entre plus de deux groupes serait une sorte de test non paramétrique multi-échantillons semblable au test de Kolmogorov-Smirnov, ou un test basé sur le rang. Test ANOVA comme le test de Kruskal-Wallis multi-échantillons. Il existe un certain nombre d'articles dans la littérature statistique qui examinent les tests non paramétriques multi-échantillons de ce type (voir, par exemple, Kiefer 1959, Birnbaum et Hall 1960, Conover 1965, Sen 1973 pour la littérature ancienne). Si vous vous réduisez à une comparaison d'intérêt par paire, vous pouvez bien sûr utiliser les tests traditionnels à deux échantillons.

Il existe un package R appelé ksamples qui implémente le test de Kruskal-Wallis multi-échantillons et d'autres tests non paramétriques multi-échantillons. Je ne connais pas de package qui effectue le test KS multi-échantillons, mais d'autres peuvent peut-être vous indiquer des ressources supplémentaires.

Pour comparer 2 distributions à la fois ("par paire"), il est possible de trouver toutes les plages de valeurs pour lesquelles les CDF sont statistiquement significativement différents, tout en contrôlant le taux d'erreur par famille (FWER) au niveau souhaité. Cette (nouvelle) approche est décrite en détail dans cet article 2018 du Journal of Econometrics, ainsi que dans cet article 2019 du Stata Journal. Le code R et Stata (et les brouillons ouverts d'articles et les fichiers de réplication) se trouvent sur https://faculty.missouri.edu/

kaplandm. Les deux articles incluent des exemples avec des données réelles. Tout est entièrement non paramétrique, et le "contrôle fort" de FWER est exact même dans de petits échantillons.


6 réponses 6

Ceci est en partie une réponse à @Sashikanth Dareddy (car cela ne rentrera pas dans un commentaire) et en partie une réponse au message d'origine.

Rappelez-vous ce qu'est un intervalle de prédiction, c'est un intervalle ou un ensemble de valeurs où nous prédisons que les futures observations se situeront. Généralement, l'intervalle de prédiction a 2 pièces principales qui déterminent sa largeur, une pièce représentant l'incertitude sur la moyenne prédite (ou un autre paramètre) c'est la partie intervalle de confiance, et une pièce représentant la variabilité des observations individuelles autour de cette moyenne. L'intervalle de confiance est assez robuste en raison du théorème central limite et dans le cas d'une forêt aléatoire, l'amorçage est également utile. Mais l'intervalle de prédiction dépend entièrement des hypothèses sur la façon dont les données sont distribuées étant donné les variables prédictives, le CLT et le bootstrap n'ont aucun effet sur cette partie.

L'intervalle de prédiction devrait être plus large là où l'intervalle de confiance correspondant serait également plus large. D'autres choses qui affecteraient la largeur de l'intervalle de prédiction sont des hypothèses sur une variance égale ou non, cela doit provenir de la connaissance du chercheur, et non du modèle de forêt aléatoire.

Un intervalle de prédiction n'a pas de sens pour un résultat catégorique (vous pouvez faire un ensemble de prédictions plutôt qu'un intervalle, mais la plupart du temps, ce ne serait probablement pas très informatif).

Nous pouvons voir certains des problèmes liés aux intervalles de prédiction en simulant des données dont nous connaissons la vérité exacte. Considérez les données suivantes :

Ces données particulières suivent les hypothèses d'une régression linéaire et sont assez simples pour un ajustement de forêt aléatoire. Nous savons d'après le modèle « vrai » que lorsque les deux prédicteurs sont à 0 et que la moyenne est de 10, nous savons également que les points individuels suivent une distribution normale avec un écart type de 1. Cela signifie que l'intervalle de prédiction de 95 % basé sur une connaissance parfaite de ces points seraient de 8 à 12 (en fait de 8,04 à 11,96, mais l'arrondi reste plus simple). Tout intervalle de prédiction estimé doit être plus large que cela (le fait de ne pas avoir d'informations parfaites ajoute de la largeur pour compenser) et inclure cette plage.

Regardons les intervalles de régression:

Nous pouvons voir qu'il y a une certaine incertitude dans les moyennes estimées (intervalle de confiance) et cela nous donne un intervalle de prédiction qui est plus large (mais inclut) la plage de 8 à 12.

Regardons maintenant l'intervalle basé sur les prédictions individuelles des arbres individuels (nous devrions nous attendre à ce qu'elles soient plus larges puisque la forêt aléatoire ne bénéficie pas des hypothèses (que nous savons être vraies pour ces données) que la régression linéaire fait) :

Les intervalles sont plus larges que les intervalles de prédiction de régression, mais ils ne couvrent pas toute la plage. Ils incluent les vraies valeurs et peuvent donc être légitimes en tant qu'intervalles de confiance, mais ils ne font que prédire où se trouve la moyenne (valeur prédite), pas la pièce ajoutée pour la distribution autour de cette moyenne. Pour le premier cas où x1 et x2 sont tous les deux à 0, les intervalles ne descendent pas en dessous de 9,7, c'est très différent du vrai intervalle de prédiction qui descend à 8. Si nous générons de nouveaux points de données, il y aura plusieurs points (beaucoup plus de 5%) qui sont dans les intervalles vrai et de régression, mais ne tombent pas dans les intervalles de forêt aléatoire.

Pour générer un intervalle de prédiction, vous devrez faire des hypothèses solides sur la distribution des points individuels autour des moyennes prédites, puis vous pouvez prendre les prédictions des arbres individuels (l'intervalle de confiance bootstrap) puis générer une valeur aléatoire à partir de l'hypothèse distribution avec ce centre. Les quantiles de ces pièces générées peuvent former l'intervalle de prédiction (mais je le testerais quand même, vous devrez peut-être répéter le processus plusieurs fois et combiner).

Voici un exemple de réalisation en ajoutant des écarts normaux (puisque nous savons que les données d'origine utilisaient une normale) aux prédictions avec l'écart type basé sur la MSE estimée à partir de cet arbre :

Ces intervalles contiennent ceux basés sur une connaissance parfaite, alors soyez raisonnable. Mais, ils dépendront grandement des hypothèses faites (les hypothèses sont valables ici parce que nous avons utilisé la connaissance de la façon dont les données ont été simulées, elles peuvent ne pas être aussi valables dans des cas de données réels). Je répéterais quand même plusieurs fois les simulations pour des données qui ressemblent davantage à vos données réelles (mais simulées pour que vous sachiez la vérité) plusieurs fois avant de faire pleinement confiance à cette méthode.


REMERCIEMENTS

Cet article a été conçu dans le cadre de l'atelier « Combler les lacunes dans la compréhension globale de la stabilité et de la coexistence écologiques » (FIGS), financé par une subvention de synthèse du programme UFZ, les fonds d'intégration du projet UFZ IP-11 et le laboratoire français « TULIP ». Excellence (ANR-10-LABX-41 ANR-11-IDEX-0002-02). Les contributions de l'ATC, du SH, du JMC et de l'AM ont également été financées, en partie, par le Centre allemand de recherche intégrative sur la biodiversité (iDiv) Halle-Jena-Leipzig financé par la Fondation allemande pour la recherche (FZT 118). ML, CdM et YRZ ont été soutenus par la subvention avancée BIOSTASES financée par le Conseil européen de la recherche dans le cadre du programme de recherche et d'innovation Horizon 2020 de l'Union européenne (accord de subvention n° 666971). GB a été financé par le Conseil suédois de la recherche (subvention VR 2017-05245) LGS a été financé par une subvention NSF EPSCoR Track 1 RII (prix NSF #EPS-1655726). Les auteurs remercient également K. Thompson, les groupes de laboratoire Harpole et Chase à iDiv et UFZ, et le groupe de laboratoire Hillebrand à HIFMB, pour leurs commentaires utiles sur les versions antérieures de ce manuscrit. Financement Open Access activé et organisé par Projekt DEAL.


Comment récupérer les valeurs des intervalles dans la légende dans R - Geographic Information Systems

L'analyse raster est similaire à bien des égards à l'analyse vectorielle. Cependant, il existe quelques différences essentielles. Les principales différences entre la modélisation raster et vectorielle dépendent de la nature des modèles de données eux-mêmes. Dans l'analyse raster comme dans l'analyse vectorielle, toutes les opérations sont possibles car les jeux de données sont stockés dans un cadre de coordonnées commun. Chaque coordonnée de la section plane se trouve à l'intérieur ou à proximité d'un objet existant, que cet objet soit un point, une ligne, un polygone ou une cellule raster.

En analyse vectorielle, toutes les opérations sont possibles car les entités d'une couche sont localisées par leur position en relation explicite avec les caractéristiques existantes dans d'autres couches. Inhérente au modèle de données vectorielles de nœud d'arc est la chiralité, ou droitier et gaucher des arcs (comme indiqué dans l'image du modèle de données de polygone du modèle de données spatiales). En corollaire, le confinement et le chevauchement sont des relations inhérentes entre les couches. Par exemple, un point sur une couche se trouve d'un côté d'un arc dans une autre couche, ou à l'intérieur ou à l'extérieur d'un polygone dans une autre couche. La complexité du modèle de données vectorielles rend les opérations assez complexes et gourmandes en matériel.

L'analyse raster, en revanche, applique ses relations spatiales uniquement sur l'emplacement de la cellule. Les opérations raster effectuées sur plusieurs jeux de données raster en entrée génèrent généralement des valeurs de cellule résultant de calculs cellule par cellule. La valeur de la sortie d'une cellule est généralement indépendante de la valeur ou de l'emplacement des autres cellules d'entrée ou de sortie. Dans certains cas, les valeurs des cellules de sortie sont influencé par des cellules ou des groupes de cellules voisines, comme dans les fonctions focales.

Les données raster sont particulièrement adaptées aux données continues. Les données en continu changent en douceur dans un paysage ou une surface. Des phénomènes tels que la concentration chimique, la pente, l'altitude et l'aspect sont bien mieux traités dans les structures de données raster que dans les structures de données vectorielles. Pour cette raison, de nombreuses analyses sont mieux adaptées ou uniquement possibles avec des données raster. Cette section et la section suivante expliqueront les principes fondamentaux du traitement des données raster, ainsi que certains des outils analytiques les plus courants.

ArcGIS peut traiter plusieurs formats de données raster. Bien qu'ArcGIS puisse charger tous les types de données raster pris en charge sous forme d'images et que l'analyse puisse être effectuée sur n'importe quel jeu de données raster pris en charge, la sortie des fonctions analytiques raster est toujours au format ArcInfo. grilles. Because the native raster dataset in ArcGIS is the ArcInfo format grid, from this point on, the term grid will mean the analytically enabled raster dataset.

ArcGIS 's interface to raster analysis is through the Spatial Analyst Extension. The Spatial Analyst, when loaded, provides additions to the ArcGIS GUI, including new menus, buttons, and tools. The features added to ArcGIS with the Spatial Analyst are listed here.

Grid layers are graphical representations of the ArcGIS and ArcInfo implementation of the raster data model. Grid layers are stored with a numeric value for each cell. The numeric cell values are either integer ou alors floating-point. Integer grids have integer values for the cells, whereas floating-point grids have value attributes containing decimal places.

Cell values may be stored in summary tables known as Value Attribute Tables (VATs) within the info subdirectory of the working directory. Because the possible number of unique values in floating-point grids is high, VATs are not built or available for floating-point grids.

VATs do not always exist for integer grids. VATs will exist for integer grids that have:

  • a range of values (maximum minus minimum) less than 100,000 and
  • a number of unique values less than 500

It is possible to convert floating-point grids to integer grids, and vice versa, but this frequently leads to a loss of information. For example, if your data have very precise measurements representing soil pH, and the values are converted from decimal to integer, zones which were formerly distinct from each other may become indistinguishable.

Grid zones are groups of either contiguous or noncontiguous cells having the same value.

Grid regions are groups of contiguous cells having the same value. Therefore, a grid zone can be composed of 1 or more grid regions.

Although Raster Calculations (which will be discussed shortly) can be performed on both integer and floating-point grids, normal tabular selections are only possible on integer grids that have VATs. This is because a tabular selection is dependent on the existence of a attribute table. Those grids without VATs have no attribute tables, and are therefore unavailable for tabular selections.

Grid layer properties

Grid layer properties can be determined by viewing Properties.

le General tab shows the Layer Name as it appears in the Table of Contents

le Source tab shows the Data Source file location and a number of other pieces of information, such as the Cell Size, the number of Rows et Colonnes, the grid Taper (Float or Integer), and the Status (Temporary or Permanent).

le Extent tab shows the lower-left and upper-right coordinates.

le Display et Symbologie tabs are used to alter the display of the layer.

Adding grid layers to data frames

Grid layers are added to data frames in the same manner as feature or image layers, by using the File > Add Data menu control, the Add Layer button , or by dragging from ArcCatalog. Grid data sources can be added to any ArcMap document. However, in order to load grid data sources for analysis into a data frame within the map document, the Spatial Analyst Extension must be loaded.

Also, in order to access many Spatial Analyst functions, it is necessary to add the Spatial Analyst toolbar.

If the Spatial Analyst Extension is not loaded, it is still possible to add grid data sources to a data frame, but only as simple images. Image layers cannot be queried or analyzed in any way. Image layers are usually not associated with any meaningful attribute values, other than a simple numeric value used for color mapping.

Displaying grid layers

Grid layer displays are altered in almost exactly the same manner as feature layers. Changes to the display of grid layers are done using the Legend Editor. Like polygon feature layers, shading of fills can be changed by altering the symbols of individual classes, by changing the Color Ramp, legend labels, and classification properties. One exception is that grids cannot be displayed with anything other than a solid fill symbol.

Here, the Pack Forest elevation floating-point elevation grid is displayed with in 5 equal-interval, natural breaks classes, with a gray monochromatic color scheme. Note that the No Data class is not included in the 5 classes.

Here the legend has been changed to a Stretched Color Ramp (an option not available for vector data).

Examining cell values in grid layer

As with vector data, to see the spread of values for a grid, view the layer properties. The histogram displays cell values on the X-axis and cell counts on the Y-axis.

For all grid layers, individual cell values can be queried using the Identify tool . Clicking on a cell for the active grid layer will display the attribute values for the layer. le Identify Results dialog will display the name of the grid layer, the X and Y coordinates of the cell, and the cell's value.

For integer layers with VATs, it is possible to perform tabular selections. Here are all cells with an elevation between 1000 and 1500 ft. In order to make the selection it is necessary to open the VAT and perform the Select By Attributes in table Options.

As with normal feature layer selections, cells meeting the query criteria are displayed in the default selection color.

Managing grid layer files

When the Spatial Analyst performs operations that create new grids on the fly, these new grids are by default temporarily stored in the working directory. If the layer is deleted from the data frame, the grid will also be deleted from the disk. Frequently, grid queries and analyses are not formatted properly in order to obtain the desired result. The incorrect grid can be deleted from the map document, and it will also be removed from the file system (unlike shapefiles, which need to be manually deleted). After the correct result is obtained, the new temporary grid can be saved permanently. In order to make sure that newly created grids are saved, right-click and select Make Permanent. When you do save grid layers, you can choose the file system directory and the name of the layer, rather than accepting the default name and location of the dataset assigned by ArcGIS.

If there are permanently stored grids in a map document, and these are deleted from the map document, they will not be automatically deleted from the disk. If you want to delete the data source you will need to manually delete in the same manner that you manually delete shapefiles or other data sources (that is, with ArcCatalog). Be aware of this, because grid dataset files are very large in size, and can easily fill up a drive, especially a puny 128 MB removable drive.

In order to be able to copy, rename, or delete a layer, all references to the layer must be removed from the map document. Sometimes, even if the layer is removed from the data frame and the attribute table is deleted, ArcGIS "holds on" to a layer. In these cases, it becomes necessary to completely close a ArcGIS entirely before a data source can be deleted.

If you need to delete a grid data source, never use the operating system, use only ArcCatalog. Otherwise you will end up corrupting the file system by leaving "junk" data in the info directory. Cleaning up after this requires the use of ArcInfo's command-line interface.

There are limitations for storing grid data sources you should be aware of:

No spaces in directory or file names! This is a requirement of the complete pathname to a grid data source. Here is an unacceptable pathname:

C:projectsdatagrid datasoil_loss

and an acceptable pathname

13 character limitation on grid names. Here is an unacceptable grid name:


Research involving human participants: All procedures performed in studies involving human participants were in accordance with the ethical standards of the institutional and/or national research committee and with the 1964 Helsinki declaration and its later amendments or comparable ethical standards.

Rui Li is an associate professor at the Department of Geography and Planning, State University of New York at Albany. He received his doctoral degree in Geography from The Pennsylvania State University. His main research interest is geographic information science with a special focus on the interaction among map representation, environments, and human spatial behaviors. He investigates the spatial cognition and user experiences with geospatial technologies and utilizes findings to inform the design and implementations of cognitively efficient technologies including navigation systems.