#Maria Alejandra Molina Berbeo
#1022386325
#Taller índice de Moran
library(readxl)
data<-read_xlsx("E:/MESTRIA UNAL/MULTIVARIADOS/data.xlsx")
#cómo saber si los datos tienen correlación especial, si no tienen no se puede hacer muestreo espacial, antes de
#hacer muestreo espacial toca justificarlo, el índice de moran me ayuda a hacer esto#
#data<-data
View(data)
datos<-data[1:200,]
plot(datos)
set.seed(1900)
MO<-rnorm(200,3,0.5)
df<-data.frame(datos,MO)
View(df)
m.dist<- as.matrix (dist (cbind (df$X,df$Y)))#matriz de distancia
inv.dist<-1/m.dist#invierto matriz de distancia porque valores más alejados se parece menos
diag(inv.dist)<-0#porque el inverso de 0 es ifinito, entonces toca asignarle 0 a la diagonal
library(ape)

indice<-Moran.I(df$MO,inv.dist);indice

## $observed
## [1] 0.04977407
## 
## $expected
## [1] -0.005025126
## 
## $sd
## [1] 0.02296815
## 
## $p.value
## [1] 0.01703843

#separar los datos entre la localidad de arriba y la localidad de abajo
abajo<-subset(df,df$Y<9.0)
arriba<-subset(df,df$Y>9.0)
View(arriba)
View(abajo)
m.dist.arriba<- as.matrix (dist (cbind (arriba$X,arriba$Y)))#matriz de distancia
inv.dist.arriba<-1/m.dist.arriba
diag(inv.dist.arriba)<-0
indice.arriba<-Moran.I(arriba$MO,inv.dist.arriba);indice.arriba

## $observed
## [1] 0.06695066
## 
## $expected
## [1] -0.006756757
## 
## $sd
## [1] 0.0262854
## 
## $p.value
## [1] 0.00504542

m.dist.abajo<- as.matrix (dist (cbind (abajo$X,abajo$Y)))#matriz de distancia
inv.dist.abajo<-1/m.dist.abajo
diag(inv.dist.abajo)<-0
indice.abajo<-Moran.I(abajo$MO,inv.dist.abajo);indice.abajo

## $observed
## [1] -0.01610976
## 
## $expected
## [1] -0.02
## 
## $sd
## [1] 0.04574575
## 
## $p.value
## [1] 0.9322292

plot(arriba$Y~arriba$X)

plot(abajo$Y~abajo$X)