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ここに、ある地域の緯度、経度、塩分を含むデータセットがあります。私は3つの異なるケースのこれらのデータを持っています。最初のケースは通常の流れの状態、2番目のケースは高流量、3番目のケースは水位上昇です。

これらのデータをどのように使用して、ある種の分析を行うことができるかを理解したいと思います。

私のデータセットはhttps://www.dropbox.com/s/285iuyv6bugm48p/dataanalysisforthreetimes.csvにアップロードされています

私の頭に浮かぶことのいくつかは次のとおりです。

  1. 毎回塩分の増加または減少を見つけたり、パターンを言ったりします。
  2. さまざまな条件下での平均塩分

私がRで始めたコードは次のとおりです。

mydata <- read.csv("dataanalysisforthreetimes.csv")
head(mydata)
library(reshape2)
data1 <- melt(mydata,"Lat","Long")

線形モデルをデータに適合させることができるかどうかを提案しますか？提案されたテクニックは高く評価されています。Rを使って分析したい。読書も提案できますか？

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3つの条件すべての平均塩分：

data1 <- melt(mydata,id=c("Lat","Long"))

aggregate(value ~ variable, mean, data=data1)
#   variable     value
#1  Highflow  4.039384
#2 Levelrise 32.238867
#3    Normal 21.153334

これがあなたの状態の平均を得る方法です。線形モデルに関しては、Rで空間的自己相関を使用して線形モデルをグーグルで検索することをお勧めします。

于 2013-02-02T21:29:20.997 に答える