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# SOURCE SCRIPT #
# #
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#####Librerie -----
library(car)
library(plyr)
library(MASS)
library(tidyverse)
library(raster)
library(ggmap)
library(devtools)
library(sp)
library(sf)
library(tmap)
library(leaflet)
library(RColorBrewer)
library(shinyjs)
library(rgdal)
library(rgeos)
library(spdep)
library(dplyr)
library(spatstat)
library(maptools)
library(dismo)
library(boot)
library(DCluster)
library(rsconnect) #shiny app
library(shiny)
library(shinydashboard)
library(magrittr)
######
redditi <- read.csv("Data/Redditi_comuni.csv", header=TRUE, sep=";", quote="", na.strings="")
redditi <- as_tibble(redditi)
# pulizia doppioni
#
a <- which(table(redditi[,4])>1)
doppi <- names(a)
for (i in doppi){
redditi <- redditi[!(redditi$Denominazione.Comune==i),]
}
# Il loop rimuove le righe contenenti i nomi presenti in doppi
which(table(redditi[,4])>1)
rm(doppi)
### Dividiamo ammontare e frequenza
redditi.compl <- redditi
redditi<- redditi[,c(4:50)]
aaa <- redditi[,c(6:47)]
aaa <- as_tibble(aaa)
red <- matrix(0,ncol=42,nrow=length(redditi$Denominazione.Comune))
red <- as_tibble(red)
for (i in seq(from=1, to= 41, by=2)){
red[i] <- aaa[i+1]/aaa[i]
}
red <- red[,seq(from=-2, to= -42, by=-2)]
names(red) <- c("Red. da fabbricati","Red. lav. dip", "Red. pens.","Red. lav. aut.","Red. spett impr. ord.",
"Red. spett impr. sempl.","Red. da partecip.","Red. imponibile","Imposta netta",
"Bonus spett.","Red. imp. addizionale","Addiz. regionale","Addiz. comun.",
"Reddito compl. 0 o minore","Reddito da 0 a 10K","Reddito da 10K a 15K",
"Reddito da 15K a 26K","Reddito da 26K a 55K","Reddito da 55K a 75K",
"Reddito da 75K a 120K","Reddito oltre 120K")
etichette <- names(red)
red.fin<-cbind(redditi[,c(1:5)], red)
####
#################### DIVIDIAMO LE REGIONI IN NORD, SUD, CENTRO
red.fin <- as_tibble(red.fin[-7965,])
redditi <- redditi[-7965,] # Rimuoviamo riga con "non indicato"
red.fin$Regione <- as.factor(red.fin$Regione)
regioni.nord <- levels(red.fin$Regione)[c(5,6,8,9,13,18,20,21)]
regioni.centro <- levels(red.fin$Regione)[c(1,7,10,11,17,19)]
regioni.mezzogiorno <- levels(red.fin$Regione)[c(2,3,4,14,15,16)]
########################### CREIAMO UNA NUOVA COLONNA CON LE ETICHETTE NORD SUD CENTRO
red.fin$macro <- ifelse(red.fin$Regione%in%regioni.nord, "Nord", 0)
red.fin$macro <- ifelse(red.fin$Regione%in%regioni.centro, "Centro", red.fin$macro)
red.fin$macro <- ifelse(red.fin$Regione%in%regioni.mezzogiorno, "Sud", red.fin$macro)
rm(aaa,red,i,a)
##### CARICHIAMO SHAPEFILE DI PROVINCE REGIONI E COMUNI
#################### ---- Province ------------
OGR.prov <- readOGR(dsn=path.expand("Data/shape file/ProvCM01012016"), layer="ProvCM01012016_WGS84") #Shapefile province
xy.prov <- coordinates(OGR.prov) #Coordinate dei centroidi
prov <- as.character(names(table(red.fin$Sigla.Provincia))) # Otteniamo i nomi delle singole province
prov <- prov[-1]
# Adiacenza
# Metodo semplice QUEEN
wr.prov <- poly2nb(OGR.prov, row.names = OGR.prov$SIGLA, queen = TRUE ) #oggetto class "nb", lista con adiacenze
# Metodo distance based
dsts <- unlist(nbdists(wr.prov,xy.prov))
wr.prov <- dnearneigh(xy.prov, d1 = 0, d2 = 0.93 * max(dsts), row.names = prov) #class "nb"
# Lista e matrice pesi
ww.prov <- nb2listw(wr.prov, style ="B") #Lista pesi, "B" metodo binario
summary(unlist(ww.prov$weights))
summary(sapply(ww.prov$weights, sum))
wm.prov <- nb2mat(wr.prov, style = "B", zero.policy = TRUE) # Matrice di pesi W(xy)
# Plot province e adiacenze
# plot(OGR.prov, col="gray", border="blue")
# plot(wr.prov, xy.prov, col="red", lwd="2", add=TRUE)
# Raggruppiamo i dati dei singoli comuni facendo media per provincia
red.fin <- as_tibble(red.fin)
red.fin$Sigla.Provincia <- as.character(red.fin$Sigla.Provincia)
names(red.fin)
a <- names(red.fin[,6:26])
a <- red.fin %>%
group_by(Sigla.Provincia) %>%
mutate_at(a, mean, na.rm = TRUE)
fun.mut <- function(x){
c <- a[which(a[[2]] == x),c(2,3,6:27)] # Funzione generica per estrarre in base a provincia
c <- c[1,] # Otteniamo una singola riga per ogni provincia
}
mean.prov = NULL
for(i in prov) {
mean.prov <- rbind(mean.prov,fun.mut(i))
}
# Il ciclo rbinda ogni riga provinciale creando il dataset mean.prov
head(mean.prov)
rm(a,i)
OGR.prov <- merge(OGR.prov, mean.prov, by.x="SIGLA", by.y="Sigla.Provincia") # Merge shapefile e mean.prov
#################### ---- Regioni ------------
OGR.reg <- readOGR(dsn=path.expand("Data/shape file/Reg01012016"),
layer="Reg01012016_WGS84") #shapefile regioni
xy.reg <- coordinates(OGR.reg) #coordinate centroidi
reg <- as.character(names(table(red.fin$Regione))) #estrae etichette regioni
reg <- reg[-12] # Rimuove "non indicato"
### Adiacenza
# Metodo semplice QUEEN
wr.reg <- poly2nb(OGR.reg, row.names = OGR.reg$DEN_REG, queen = TRUE ) #oggetto class "nb", lista con adiacenze
# Metodo distance based
dsts <- unlist(nbdists(wr.reg,xy.reg))
wr.reg <- dnearneigh(xy.reg, d1 = 0, d2 = 1.8* max(dsts), row.names = reg) #class "nb"
# Lista e matrice pesi
ww.reg <- nb2listw(wr.reg, style ="B", zero.policy = TRUE) #Lista pesi, "B" metodo binario
summary(unlist(ww.reg$weights))
summary(sapply(ww.reg$weights, sum))
wm.reg <- nb2mat(wr.reg, style = "B", zero.policy = TRUE) # Matrice di pesi W(xy)
# Plot province e adiacenze
#plot(OGR.reg, col="gray", border="blue")
#plot(wr.reg, xy.reg, col="red", lwd="2", add=TRUE)
## Fare media per regione.
red.fin <- as_tibble(red.fin)
red.fin$Regione <- as.character(red.fin$Regione)
names(red.fin)
a <- names(red.fin[,6:26])
a <- red.fin %>%
group_by(Regione) %>%
mutate_at(a, mean, na.rm = TRUE)
fun.mut <- function(x){
c <- a[which(a[[3]] == x),c(2,3,6:27)]
c <- c[1,]
}
mean.reg = NULL
for(i in reg) {
mean.reg <- rbind(mean.reg,fun.mut(i))
}
## Alcune regioni presentano nomi diversi tra i due dataset MEAN.REG E OGR.REG
# Per ovviare a ciò individuiamo le righe diverse e fixiamo le differenze
# Questo poichè altrimenti il comando merge successivo ci dsarà NA dove i nomi sono diversi alche di una sola virgola.
OGR.reg[["DEN_REG"]] <- as.character(OGR.reg[["DEN_REG"]]) # Trasforma in carattere la colonna "den_reg"
a <- OGR.reg[["DEN_REG"]] #Etichette regioni dello shapefile
b <- mean.reg$Regione #Etichette regioni in redditi_comuni
x <- a[which(a%in%b == FALSE)] # Nomi presenti in shapefile ma non in redditi_comuni
y <- b[which(b%in%a == FALSE)] # Nomi presenti in redditi_com ma non in shapefile
x <- x[order(x)] #ordina in ordine alfabetico
y <- y[order(y)]
#seq(...) è una successione di numeri che va da 1 al numero di errori nello shapefile
for (i in seq(1:length(x))){
OGR.reg[["DEN_REG"]][which(OGR.reg@data$DEN_REG == x[i])] <- y[i]
# Selezioni gli elementi di "DEN_REG" che sono errati e li sostituisce con i rispettivi elementi di redditi_comuni che sono giusti
}
OGR.reg[["DEN_REG"]] <- as.factor(OGR.reg[["DEN_REG"]]) #ritorna come fattore
OGR.reg <- merge(OGR.reg, mean.reg, by.x = "DEN_REG", by.y = "Regione") #merge shapefile e mean.reg che grazie alla trasformaz avranno stesse etichette
rm(a,b,x,y,i)
#################### ---- Comuni ------------
OGR.com <- readOGR(dsn=path.expand("Data/shape file/Com01012016"), layer="Com01012016_WGS84")
xy.com <- coordinates(OGR.com)
### Adicenze
#Metodo semplice QUEEN
wr.com <- poly2nb(OGR.com, row.names = OGR.com$PRO_COM, queen = TRUE )
#Metodo distance based
dsts.com <- unlist(nbdists(wr.com,xy.com))
wr.com <- dnearneigh(xy.com, d1 = 0, d2 = 0.3 * max(dsts.com), row.names = OGR.com@data$PRO_COM)
## Plot adiacenze
#plot(OGR.com, col="gray", border="blue") # Disegna shapefile vuoto
#plot(wr.com, xy.com, col="red", lwd="0.5", add=TRUE) #Disegna su shapefile precedente sia centroidi che collegamenti
#Matrice di pesi spaziali
ww.com <- nb2listw(wr.com, style ="B", zero.policy = TRUE)
summary(unlist(ww.com$weights))
summary(sapply(ww.com$weights, sum))
wm.com <- nb2mat(wr.com, style = "B", zero.policy = TRUE)
# Lo shapefile e red.fin hanno grandezze di caratteri diverse quindi riduciamo con tolower()
OGR.com@data$COMUNE <- as.factor(tolower(OGR.com@data$COMUNE))
ut <- redditi.compl[-7965,]
ut <- ut[order(ut$Denominazione.Comune),]
red.fin <- red.fin[order(red.fin$Denominazione.Comune),]
ut <- ut[,(-9:-51)]
ut <- cbind(ut,red.fin[,6:27])
ut$Denominazione.Comune <- as.factor(tolower(ut$Denominazione.Comune))
#names(ut)[1] <- "COMUNE" #Cambiamo nome alla colonna
OGR.com <- sp::merge(OGR.com, ut, by.x="PRO_COM", by.y="Codice.Istat.Comune") #merge shapefile e red.fin
rm(ut)
#Subset dello shapefile basato sulla variabile macro
##################################
# NORD --------------------
OGR.com.nord <- OGR.com[!is.na(OGR.com$macro) & OGR.com$macro == "Nord",] #Estraggo dallo shapefile comuni solo i comuni che hanno "nord" come variabile macro e non sono NA
OGR.com.nord@data$new <- seq(1:length(OGR.com.nord)) # Creiamo sequenza ausiliaria come etichetta "row.names" in ploy2nb
wr.com.nord <- poly2nb(OGR.com.nord, row.names = OGR.com.nord$new, queen = TRUE )
#plot(OGR.com.nord, col="gray", border="blue")
xy.com.nord <- coordinates(OGR.com.nord)
#plot(wr.com.nord, xy.com.nord, col="red", lwd="0.5", add=TRUE)
ww.com.nord <- nb2listw(wr.com.nord, style ="B", zero.policy = TRUE)
wm.com.nord <- nb2mat(wr.com.nord, style = "B", zero.policy = TRUE)
# Plot interattivo
# tm <- tm_shape(OGR.com.nord) + tm_fill(col = "Red. pens.", palette = "Blues", style = "quantile",
# n = 6, contrast = c(0.28, 0.87), id = "Denominazione.Comune") +
#
# tm_borders(alpha=.7) + tm_legend(legend.position = c("left", "bottom")) +
# tm_layout(title = paste("Red. pens.","medio per comune"),
# title.size = 1.1) +
#
# tm_shape(OGR.reg) + tm_borders(col = "black")
#
#
# tmap_mode("view")
#
# tmap_leaflet(tm)
#
#
## CENTRO ----------------------
OGR.com.centro <- OGR.com[!is.na(OGR.com$macro) & OGR.com$macro == "Centro",]
OGR.com.centro@data$new <- seq(1:length(OGR.com.centro))
wr.com.centro <- poly2nb(OGR.com.centro, row.names = OGR.com.centro$new, queen = TRUE )
#plot(OGR.com.centro, col="gray", border="blue")
xy.com.centro <- coordinates(OGR.com.centro)
#plot(wr.com.centro, xy.com.centro, col="red", lwd="0.5", add=TRUE)
ww.com.centro <- nb2listw(wr.com.centro, style ="B", zero.policy = TRUE)
wm.com.centro <- nb2mat(wr.com.centro, style = "B", zero.policy = TRUE)
# Plot interattivo
# tm <- tm_shape(OGR.com.centro) + tm_fill(col = "Red. pens.", palette = "Blues", style = "quantile",
# n = 6, contrast = c(0.28, 0.87)) +
#
# tm_borders(alpha=.7) + tm_legend(legend.position = c("left", "bottom")) +
# tm_layout(title = paste("Red. pens.","medio per comune"),
# title.size = 1.1) +
#
# tm_shape(OGR.reg) + tm_borders(col = "black")
#
# tmap_mode("view")
#
# tmap_leaflet(tm)
#
#
######### SUD --------------
OGR.com.sud <- OGR.com[!is.na(OGR.com$macro) & OGR.com$macro == "Sud",]
OGR.com.sud@data$new <- seq(1:length(OGR.com.sud))
wr.com.sud <- poly2nb(OGR.com.sud, row.names = OGR.com.sud$new, queen = TRUE )
#plot(OGR.com.sud, col="gray", border="blue")
xy.com.sud <- coordinates(OGR.com.sud)
#plot(wr.com.sud, xy.com.sud, col="red", lwd="0.5", add=TRUE)
ww.com.sud <- nb2listw(wr.com.sud, style ="B", zero.policy = TRUE)
wm.com.sud <- nb2mat(wr.com.sud, style = "B", zero.policy = TRUE)
# Plot interattivo
# tm <- tm_shape(OGR.com.sud) + tm_fill(col = "Red. pens.", palette = "Blues", style = "quantile",
# n = 6, contrast = c(0.28, 0.87)) +
#
# tm_borders(alpha=.7) + tm_legend(legend.position = c("left", "bottom")) +
# tm_layout(title = paste("Red. pens.","medio per comune"),
# title.size = 1.1) +
#
# tm_shape(OGR.reg) + tm_borders(col = "black")
#
# tmap_mode("view")
#
# tmap_leaflet(tm)
#
################## FUNZIONE PER CALCOLARE MORAN INDEX
Moran.fun <- function(shape,x,wm){
n <- length(shape)
y <- shape[[etichette[x]]]
ybar <- mean(y, na.rm = TRUE)
# Ora ci serve (yi - ybar)(yj - ybar)
dy <- y - ybar # Scarto dalla media (vettore)
g <- expand.grid(dy, dy) # Combinazione del vettore
yiyj <- g[,1] * g[,2]
pm <- matrix(yiyj, ncol = n) # Crea matrice da yiyj
pmw <- pm * wm #pm * matrice dei pesi -> (yi - ybar)(yj - ybar)*wij
spwm <- sum(pmw) #Doppia sommatoria di -> (yi - ybar)(yj-ybar)*wij
smw <- sum(wm) #Somma dei pesi
sw <- spwm/smw #Doppia sommatoria "spwm" diviso somma dei pesi "smw"
vr <- n / sum(dy^2) # Prima parte della formula
# Varianza
S0 <- smw # Somma dei pesi
a1 <- wm + t(wm)
a2 <- rowSums(a1)^2
S2 <- sum(a2)
b1 <- a1^2
S1 <- (1/2)*sum(b1)
A <- n*((n^2-3*n+3)*S1-n*S2+3*S0^2)
D <- sum(dy^4)/(sum(dy^2))^2
B <- D*((n^2-n)*S1-2*n*S2+6*S0^2)
C <- (n-1)*(n-2)*(n-3)*S0^2
m.sec <- (A-B)/C
EI <- -1 /(n-1) # Valore atteso teorico sotto H0 cioè assenza di correlazione spaziale
MI <- vr * sw # Calcolo moran index
VI <- m.sec-EI^2
#print(paste("Moran I",round(MI, digits = 7)))
#print(paste("Expected",round(EI, digits = 7)))
invisible(base::list(
"Moran" = MI,
"Expected" = EI,
"Variance" = VI,
"Shape" = deparse(substitute(shape)),
"Variable" = etichette[x],
"Weight" = deparse(substitute(wm))))
#E' come return ma non printa ulteriormente il valore
}
#Moran.fun(OGR.prov,3,wm.prov)
#### FUNZIONE PER MORAN BOOTSTRAP PERMUTATION
Moran.perm <- function(shape,x,wm,n.sim){
Morans <- NULL
m.list <- Moran.fun(shape,x,wm) #, print.boot = TRUE)
for (i in 1:n.sim){
w.per <- wm[sample(nrow(wm)),sample(ncol(wm))]
w.per <- (1/2)*(w.per+t(w.per))
Morans[i] <- Moran.fun(shape,x,w.per)[[1]] # calcola n.sim volte l'I moran sulla matrice permutata
}
MI <- m.list[[1]]
EI <- m.list[[2]]
#EI <- mean(Morans)
VI <- m.list[[3]]
#VI <- sd(Morans)^2
ZS <- (MI - EI)/(sqrt(VI))
#p.value <- pnorm(-abs(ZS))
p.value <- ecdf(as.vector(Morans)) #2*pnorm(-abs(ZS))
p.value <- 1-p.value(MI) #
invisible(base::list(
"Moran" = MI,
"Expected" = EI,
"Variance" = VI,
"Shape" = deparse(substitute(shape)),
"Variable" = etichette[x],
"Weight" = deparse(substitute(wm)),
"N.sim" = n.sim,
"Simulated" = as.vector(Morans),
"z-score" = ZS,
"p.value" = p.value))
}
Moran.boot <- function(shape,x,wm,n.sim,alpha=0.05){
n <- length(shape)
y <- shape[[etichette[x]]]
ya <- array(NA, dim=c(length(OGR.prov),1,n.sim))
Morans <- NULL
for (i in 1:n.sim){
ya[,,i] <- y[sample(1:length(y), length(y), replace = TRUE)]
#y <- as.vector(y[,1, drop=TRUE])
}
for (i in 1:n.sim){
y <- ya[,,i]
ybar <- mean(y, na.rm = TRUE)
# Ora ci serve (yi - ybar)(yj - ybar)
dy <- y - ybar # Scarto dalla media (vettore)
g <- expand.grid(dy, dy) # Combinazione del vettore
yiyj <- g[,1] * g[,2]
pm <- matrix(yiyj, ncol = n) # Crea matrice da yiyj
pmw <- pm * wm #pm * matrice dei pesi -> (yi - ybar)(yj - ybar)*wij
spwm <- sum(pmw) #Doppia sommatoria di -> (yi - ybar)(yj-ybar)*wij
smw <- sum(wm) #Somma dei pesi
sw <- spwm/smw #Doppia sommatoria "spwm" diviso somma dei pesi "smw"
vr <- n / sum(dy^2) # Prima parte della formula
Morans[i] <- vr * sw
}
sorted <- sort(Morans)
interval <- c(sorted[round(n.sim*alpha/2)],sorted[round(n.sim-n.sim*alpha/2)])
m.list <- Moran.fun(shape,x,wm)
invisible(base::list(
"Moran" = m.list[[1]],
"Expected" = mean(Morans),
"Variance" = sd(Morans)^2,
"Shape" = deparse(substitute(shape)),
"Variable" = etichette[x],
"Weight" = deparse(substitute(wm)),
"N.sim" = n.sim,
"Boot sample" = as.vector(Morans),
"Boot interval" = interval,
"Significance" = alpha))
}
Moran.boot <- function(shape,x,wm,n.sim,alpha=0.05){
n <- length(shape)
y <- shape[[etichette[x]]]
ya <- array(NA, dim=c(length(OGR.prov),1,n.sim))
Morans <- NULL
# Ogni dimensione [,,i] dell'array contiene un ricampionamento
for (i in 1:n.sim){
ya[,,i] <- y[sample(1:length(y), length(y), replace = TRUE)]
#y <- as.vector(y[,1, drop=TRUE])
}
#Calcolo moran index per n volte
for (i in 1:n.sim){
y <- ya[,,i]
ybar <- mean(y, na.rm = TRUE)
# Ora ci serve (yi - ybar)(yj - ybar)
dy <- y - ybar # Scarto dalla media (vettore)
g <- expand.grid(dy, dy) # Combinazione del vettore
yiyj <- g[,1] * g[,2]
pm <- matrix(yiyj, ncol = n) # Crea matrice da yiyj
pmw <- pm * wm #pm * matrice dei pesi -> (yi - ybar)(yj - ybar)*wij
spwm <- sum(pmw) #Doppia sommatoria di -> (yi - ybar)(yj-ybar)*wij
smw <- sum(wm) #Somma dei pesi
sw <- spwm/smw #Doppia sommatoria "spwm" diviso somma dei pesi "smw"
vr <- n / sum(dy^2) # Prima parte della formula
Morans[i] <- vr * sw
}
#Creo intervallo di confidenza
sorted <- sort(Morans)
interval <- c(sorted[round(n.sim*alpha/2)],sorted[round(n.sim-n.sim*alpha/2)])
m.list <- Moran.fun(shape,x,wm)
#Intervallo basic-boot con differenze
delta.boot <- sort(Morans-m.list[[1]])
perc.delta <- c(delta.boot[round(n.sim*alpha/2)],delta.boot[round(n.sim-n.sim*alpha/2)])
basic.interval <- c(m.list[[1]]-perc.delta[2],m.list[[1]]-perc.delta[1])
invisible(base::list(
"Moran" = m.list[[1]],
"Expected" = mean(Morans),
"Variance" = sd(Morans)^2,
"Shape" = deparse(substitute(shape)),
"Variable" = etichette[x],
"Weight" = deparse(substitute(wm)),
"N.sim" = n.sim,
"Boot sample" = as.vector(Morans),
"Boot interval" = interval,
"Significance" = alpha,
"Basic boot" = basic.interval))
}
print.boot <- function(boot.list, plot=FALSE){
cat("\n")
cat(" Moran's I Bootstrap \n")
cat("Shape: ", boot.list[[4]], "\n") # deparse(substitute(x)) serve a far leggere il nome dell'oggetto nell'environment
cat("Data: ", boot.list[[5]], "\n")
cat("Weights: ", boot.list[[6]], "\n") # senza deparse(sub(..)) e con wm solo, avremmo avuto una stringa di 01011010001 poichè mostrava gli elementi
cat("N.sim: ", boot.list[[7]], "\n")
cat("Significance: ", boot.list[[10]], "\n")
cat("\n")
cat("Moran I statistic: ", boot.list[[1]], "\n") # cat fa un paste() degli argomenti in c("..","..","...")
cat("Sample mean: ", boot.list[[2]], "\n") # \n significa a capo
cat("Sample var: ", boot.list[[3]], "\n")
cat("Percentile interval: ", boot.list[[9]], "\n")
cat("Basic-boot interval: ", boot.list[[11]], "\n")
if(plot == TRUE){
a <- as.data.frame(boot.list[8])
p <- ggplot(a, aes(x = Boot.sample)) +
geom_histogram(color = "black", fill = "white", binwidth=0.003) +
geom_vline(aes(xintercept = boot.list[[9]][1]), color = "red", size = 1) +
geom_vline(aes(xintercept = boot.list[[9]][2]), color = "red", size = 1)
p
}
}
block.boot <- function(x,wm,n.sim,alpha=0.05){
a <- array(NA,dim = c(10,1,11))
#Creazione blocchi
#####
# Primo blocco Piemonte+v.daosta+varese
a[,,1] <- subset(OGR.prov, DEN_PCM == "Aosta" |
DEN_PCM == "Torino" |
DEN_PCM == "Asti" |
DEN_PCM == "Vercelli" |
DEN_PCM == "Biella" |
DEN_PCM == "Verbano-Cusio-Ossola" |
DEN_PCM == "Alessandria" |
DEN_PCM == "Cuneo" |
DEN_PCM == "Novara" |
DEN_PCM == "Varese")[[etichette[x]]]
# 2o blocco, lombardia tranne mantova e brescia
a[,,2] <- subset(OGR.prov, DEN_PCM == "Monza e della Brianza" |
DEN_PCM == "Como" |
DEN_PCM == "Lecco" |
DEN_PCM == "Sondrio" |
DEN_PCM == "Cremona" |
DEN_PCM == "Bergamo" |
DEN_PCM == "Milano" |
DEN_PCM == "Pavia" |
DEN_PCM == "Lodi" |
DEN_PCM == "Brescia")[[etichette[x]]]
# 3o blocco
a[,,3] <- subset(OGR.prov, DEN_PCM == "Mantova" |
DEN_PCM == "Venezia" |
DEN_PCM == "Bolzano" |
DEN_PCM == "Trento" |
DEN_PCM == "Belluno" |
DEN_PCM == "Udine" |
DEN_PCM == "Pordenone" |
DEN_PCM == "Gorizia" |
DEN_PCM == "Trieste" |
DEN_PCM == "Treviso")[[etichette[x]]]
# 4o blocco
a[,,4] <- subset(OGR.prov, DEN_PCM == "Imperia" |
DEN_PCM == "Vicenza" |
DEN_PCM == "Verona" |
DEN_PCM == "Padova" |
DEN_PCM == "Rovigo" |
DEN_PCM == "Ferrara" |
DEN_PCM == "Ravenna" |
DEN_PCM == "Forli'-Cesena" |
DEN_PCM == "Modena" |
DEN_PCM == "Bologna")[[etichette[x]]]
#11o blocco
a[,,11] <- subset(OGR.prov, DEN_PCM == "Livorno" |
DEN_PCM == "Savona" |
DEN_PCM == "Genova" |
DEN_PCM == "La Spezia" |
DEN_PCM == "Piacenza" |
DEN_PCM == "Parma" |
DEN_PCM == "Reggio nell'Emilia" |
DEN_PCM == "Massa Carrara" |
DEN_PCM == "Lucca" |
DEN_PCM == "Pistoia")[[etichette[x]]]
#5o blocco
a[,,5] <- subset(OGR.prov, DEN_PCM == "Perugia" |
DEN_PCM == "Pisa" |
DEN_PCM == "Prato" |
DEN_PCM == "Firenze" |
DEN_PCM == "Arezzo" |
DEN_PCM == "Siena" |
DEN_PCM == "Grosseto" |
DEN_PCM == "Rimini" |
DEN_PCM == "Pesaro e Urbino" |
DEN_PCM == "Ancona")[[etichette[x]]]
#6o blocco
a[,,6] <- subset(OGR.prov, DEN_PCM == "Frosinone" |
DEN_PCM == "Terni" |
DEN_PCM == "Viterbo" |
DEN_PCM == "Macerata" |
DEN_PCM == "Fermo" |
DEN_PCM == "Ascoli Piceno" |
DEN_PCM == "Rieti" |
DEN_PCM == "Pescara" |
DEN_PCM == "Teramo" |
DEN_PCM == "L'Aquila")[[etichette[x]]]
#7o blocco
a[,,7] <- subset(OGR.prov, DEN_PCM == "Roma" |
DEN_PCM == "Latina" |
DEN_PCM =="Campobasso" |
DEN_PCM == "Caserta" |
DEN_PCM == "Benevento" |
DEN_PCM == "Napoli" |
DEN_PCM == "Avellino" |
DEN_PCM == "Salerno" |
DEN_PCM == "Chieti" |
DEN_PCM == "Isernia")[[etichette[x]]]
#8o blocco
a[,,8] <- subset(OGR.prov, DEN_PCM == "Crotone" |
DEN_PCM == "Foggia" |
DEN_PCM == "Barletta-Andria-Trani" |
DEN_PCM == "Bari" |
DEN_PCM == "Brindisi" |
DEN_PCM == "Lecce" |
DEN_PCM == "Taranto" |
DEN_PCM == "Matera" |
DEN_PCM == "Potenza" |
DEN_PCM == "Cosenza")[[etichette[x]]]
#9o blocco
a[,,9] <- subset(OGR.prov, DEN_PCM == "Palermo" |
DEN_PCM == "Catanzaro" |
DEN_PCM == "Vibo Valentia" |
DEN_PCM == "Reggio di Calabria" |
DEN_PCM == "Messina" |
DEN_PCM == "Catania" |
DEN_PCM == "Siracusa" |
DEN_PCM == "Ragusa" |
DEN_PCM == "Caltanissetta" |
DEN_PCM == "Enna")[[etichette[x]]]
#10o blocco
a[,,10] <- subset(OGR.prov, DEN_PCM == "Medio Campidano" |
DEN_PCM == "Agrigento" |
DEN_PCM == "Trapani" |
DEN_PCM == "Olbia-Tempio" |
DEN_PCM == "Sassari" |
DEN_PCM == "Nuoro" |
DEN_PCM == "Ogliastra" |
DEN_PCM == "Cagliari" |
DEN_PCM == "Oristano" |
DEN_PCM == "Carbonia-Iglesias")[[etichette[x]]]
######
n <- 110
Morans <- NULL
yx <- array(NA,dim=c(110,1,n.sim))
for(i in 1:n.sim){
yx[,,i] <- c(as.vector(a[,,sample(1:11,11,replace=TRUE)]))
}
for (i in 1:n.sim){
y <- yx[,,i]
ybar <- mean(y, na.rm = TRUE)
# Ora ci serve (yi - ybar)(yj - ybar)
dy <- y - ybar # Scarto dalla media (vettore)
g <- expand.grid(dy, dy) # Combinazione del vettore
yiyj <- g[,1] * g[,2]
pm <- matrix(yiyj, ncol = n) # Crea matrice da yiyj
pmw <- pm * wm #pm * matrice dei pesi -> (yi - ybar)(yj - ybar)*wij
spwm <- sum(pmw) #Doppia sommatoria di -> (yi - ybar)(yj-ybar)*wij
smw <- sum(wm) #Somma dei pesi
sw <- spwm/smw #Doppia sommatoria "spwm" diviso somma dei pesi "smw"
vr <- n / sum(dy^2) # Prima parte della formula
Morans[i] <- vr * sw
}
m.list <- Moran.fun(OGR.prov,x,wm)
### Intervallo con differenze
delta.boot <- sort(Morans-m.list[[1]])
perc.delta <- c(delta.boot[round(n.sim*alpha/2)],delta.boot[round(n.sim-n.sim*alpha/2)])
basic.interval <- c(m.list[[1]]-perc.delta[2],m.list[[1]]-perc.delta[1])
#Intervallo studentizzato
stud <- sqrt(110)*delta.boot*(1/sd(Morans))
perc.stud <- c(stud[round(n.sim*alpha/2)],stud[round(n.sim-n.sim*alpha/2)])
stud.interval <- c(m.list[[1]]+(perc.stud[1]*sd(Morans)),m.list[[1]]+(perc.stud[2]*sd(Morans)))
#Intervallo diretto (percentile bootstrap)
sorted <- sort(Morans)
percentile.boot <- c(sorted[round(n.sim*alpha/2)],sorted[round(n.sim-n.sim*alpha/2)])
invisible(base::list(
"Moran" = m.list[[1]],
"Expected" = mean(Morans),
"Variance" = sd(Morans)^2,
"Shape" = m.list[[4]],
"Variable" = etichette[x],
"Weight" = deparse(substitute(wm)),
"N.sim" = n.sim,
"Boot sample" = as.vector(Morans),
"Boot percentile interval" = percentile.boot,
"Boot basic interval" = basic.interval,
"Boot student interval" = stud.interval,
"Significance" = alpha))
}
block.print <- function(block.list, plot=FALSE){
cat("\n")
cat(" Moran's I block bootstrap \n")
cat("Shape: ", block.list[[4]], "\n") # deparse(substitute(x)) serve a far leggere il nome dell'oggetto nell'environment
cat("Data: ", block.list[[5]], "\n")
cat("Weights: ", block.list[[6]], "\n") # senza deparse(sub(..)) e con wm solo, avremmo avuto una stringa di 01011010001 poich mostrava gli elementi
cat("N.sim: ", block.list[[7]], "\n")
cat("Significance: ", block.list[[12]], "\n")
cat("\n")
cat("Moran I statistic: ", block.list[[1]], "\n") # cat fa un paste() degli argomenti in c("..","..","...")
cat("Sample mean: ", block.list[[2]], "\n") # \n significa a capo
cat("Sample var: ", block.list[[3]], "\n")
cat("Percentile interval: ", block.list[[9]], "\n")
cat("Basic-boot interval: ", block.list[[10]], "\n")
cat("Studentized interval: ", block.list[[11]], "\n")
if(plot==TRUE){
a <- as.data.frame(block.list[8])
p <- ggplot(a, aes(x = Boot.sample)) +
geom_histogram(color = "black", fill = "white", binwidth=0.003) +
geom_vline(aes(xintercept = block.list[[9]][1]), color = "red", size = 1) +
geom_vline(aes(xintercept = block.list[[9]][2]), color = "red", size = 1) +
geom_vline(aes(xintercept = block.list[[1]]), color = "blue", size = 1)
p
}
}
#Moran.boot(OGR.prov, 1, wm.prov, 5000)
# Data Wrangling risultati finali (TABLE GENERATOR.R)
library(magrittr)
table.generator <- function(OGR.prov,method="Queen",red,dist=1,k=2){
OGR.prov.sub <- OGR.prov[]
OGR.prov.sub@data$seq <- seq(1:length(OGR.prov.sub))
xy.sub <- coordinates(OGR.prov.sub)
### Adicenze
#Metodo semplice QUEEN
if(method == "Queen"){
wr.sub <- poly2nb(OGR.prov.sub, row.names = OGR.prov.sub$seq, queen = TRUE )
}
#Metodo distance based
if (method == "Distance"){
dsts.sub <- unlist(nbdists(wr.sub,xy.sub))
wr.sub <- dnearneigh(xy.sub, d1 = 0, d2 = dist * max(dsts.com),
row.names = OGR.prov.sub@data$seq)