1 Distância mínima média

Defina-se distância mínima a distância entre uma planta e a planta doente mais próxima a ela. O número de vizinhos próximos dado um raio é o número de plantas doentes a menos da distância do raio da planta. Calculando-se estas estatísticas para cada planta doente, obtemos a distância mínima média entre plantas doentes e o número de vizinhos próximos de plantas doentes.

Para a análise, aplica-se um teste Monte Carlo, comparando o valor observado no conjunto de dados e com valores obtidos sob hipótese nula de aleatoriedade espacial completa. O p-valor no teste de distância mínima média é pela proporção de valores sob a hipótese nula menores ou iguais ao valor observado; no teste dos vizinhos próximos é dado pela proporção de valores sob hipótese nula, maiores ou iguais ao valor observado.

A função mmdist.test() faz a análise por distância mínima e recebe como entrada os dados no formato geodata, o código atribuido às plantas doentes e o número de simulações.

Carregando um conjuntode dados de morte súbita de Citrus.


  > data(v303.geo)

Vendo os argumentos da função


  > args(mmdist.test)


  function (obj, NMC = 99, evaluation = 1, death = 1, healt = 0)
  NULL

Fazendo a análise:


  > mmdt <- mmdist.test(v303.geo, NMC = 199, death = 1:3, evaluation = 1:3)


  test evaluation: 1 2 3


  > summary(mmdt)


  Results for 199 Monte Carlo simulations!
  Observed: 11.7 13.9 9.64
  Randoms:
           Av1  Av2   Av3
  Min.    14.0 13.2  9.33
  1st Qu. 18.5 16.8 10.50
  Median  19.9 17.9 10.90
  Mean    20.0 18.1 10.90
  3rd Qu. 21.6 19.4 11.20
  Max.    26.1 23.4 12.50
  P-value: 0.005 0.01 0.02

Pode-se também fazer o histograma e o plot das distâncias (Figura 1) usando os comandos:


  > par(mfrow = c(2, 3), mar = c(2, 2, 2, 0.1), mgp = c(1.2,
  +     0.5, 0))
  > hist(mmdt, main = "Distäncia Mínima", evaluation = 1:3)
  > plot(mmdt, main = "Distäncia Mínima", evaluation = 1:3)


pict

Figura 1: Vizualização dos resultados do teste de Monte Carlo para a distância mínima média.