LINGUAGEM R, GEOREF E ESTATÍSTICA

LINGUAGEM R, GEOREF E ESTATÍSTICA

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Para um geógrafo que deseja usar a linguagem R e georreferenciamento em seus trabalhos, é útil ter conhecimentos básicos em estatística. Aqui estão alguns conceitos fundamentais que podem ser úteis:

  1. Medidas descritivas: Familiarize-se com conceitos como média, mediana, moda, desvio padrão e variância. Essas medidas ajudam a resumir e descrever características dos dados geográficos.

  2. Distribuição de dados: Entenda os diferentes tipos de distribuições, como a distribuição normal (gaussiana), a distribuição uniforme e a distribuição de Poisson. Compreender a distribuição dos dados é essencial para aplicar análises estatísticas adequadas.

  3. Testes de hipóteses: Tenha noções básicas sobre testes de hipóteses, como o teste t de Student e o teste de qui-quadrado. Esses testes são usados para avaliar se existem diferenças significativas entre grupos de dados ou para testar a associação entre variáveis.

  4. Correlação e regressão: Aprenda sobre coeficientes de correlação, como o coeficiente de correlação de Pearson, e modelos de regressão simples e múltipla. Essas técnicas permitem examinar relações entre variáveis geográficas e podem ser úteis na previsão ou modelagem de fenômenos geográficos.

  5. Análise espacial: Explore métodos de análise espacial, como autocorrelação espacial, análise de clusters e interpolação espacial. Essas técnicas permitem entender padrões e tendências espaciais nos dados geográficos.

  6. Visualização de dados: Domine técnicas de visualização de dados, como gráficos de dispersão, histogramas, box plots e mapas temáticos. A visualização adequada dos dados geográficos pode revelar padrões e insights importantes.

Além desses conceitos básicos, é importante ter uma compreensão geral dos princípios de coleta de dados geográficos, como sistemas de coordenadas, projeções cartográficas e métodos de georreferenciamento. Também é útil estar familiarizado com os pacotes e funções específicas do R voltados para análise geoespacial, como o sp, rgdal, raster e ggplot2. Esses pacotes fornecem ferramentas poderosas para manipular, analisar e visualizar dados geográficos dentro do ambiente R.