B.2 Análisis descriptivo de datos geoestadísticos

Como se mostró anteriormente, el método summary proporciona un breve resumen descriptivo de los datos (ver ?summary.geodata).

La función plot() genera por defecto gráficos de los valores en las posiciones espaciales (distinguiendo según cuartiles), los datos frente a las coordenadas y un histograma de los datos:

plot(wolfcamp)

Los gráficos de dispersión de los datos frente a las coordenadas nos pueden ayudar a determinar si hay una tendencia. También, en lugar del histograma, nos puede interesar un gráfico de dispersión 3D

plot(wolfcamp, lowess = TRUE, scatter3d = TRUE) 

Si se asume que hay una tendencia puede interesar eliminarla:

plot(wolfcamp, trend=~coords)

El comando points(geodata) (función points.geodata) genera un gráfico con las posiciones de los datos (y por defecto con el tamaño de los puntos proporcional al valor):

points(wolfcamp)

Se pueden establecer los tamaños de los puntos, simbolos y colores a partir de los valores de los datos. Por ejemplo, para los puntos, empleando el argumento: pt.divide = c("data.proportional", "rank.proportional", "quintiles", "quartiles", "deciles", "equal").

points(wolfcamp, col = "gray", pt.divide = "equal")