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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

14. Geovisualisierung

verfasst von : Sebastian Sauer

Erschienen in: Moderne Datenanalyse mit R

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Dieses Kapitel zeigt einführend, wie man Karten in R mit ggplot2 erzeugt, z.B. eine Karte der Postleitzahlengebiete Deutschlands. Ein zentrales Anwendungsbeispiel ist, die Land- oder Wahlkreisen einer Karte nach soziodemografischen Attributen wie Arbeitslosigkeit zu färben. Ein ausführlicheres Anwendungsbeispiel zeigt, wie mächtig solche Analysen sein können, da man über geopolitische Verwaltungseinheiten (wie Länder oder Landkreise) einfach weitere Daten verbinden kann, etwa Arbeitslosigkeit, aber auch z.B. Kulturwerte. Der Abschluss dieses Kapitels zeigt einen Ausblick zur Generierung interaktiver Karten.

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Fußnoten
1
Man spricht auch von Geo-Info-Systemen, GIS.
 
3
http://​www.​geodatenzentrum.​de/​auftrag/​pdf/​geonutz.​pdf; (GeoNutzV). Die Daten wurden am 9. Okt. 2017 heruntergeladen.
 
4
https://​www.​bundeswahlleiter​.​de/​bundestagswahlen​/​2017/​wahlkreiseinteil​ung/​downloads.​html Alle Daten zu den Wahlergebnissen, die hier präsentiert werden, stammen vom Bundeswahlleiter, Wiesbaden 2017; alle Rechte liegen dort, vgl. https://​www.​bundeswahlleiter​.​de/​info/​impressum.​html.
 
6
Wie in der genannten Syntax nur mit V09.
 
7
Hinzufügen von z. B. + scale_fill_gradient(low = ″​green″​,high = ″​red″​) oder scale_fill_distiller(palette = ″​Greens″​, direction = +1) zum ggplot-Call.
 
8
Bei scale_fill_distiller() gibt es den Parameter direction, den man auf 1 setzen kann, was diese Umkehrung besorgt; vgl. ?scale_fill_distiller.
 
9
Der Autor/Urheber und Rechteinhaber ist der Bundeswahlleiter. Mit data(elec_results, package = ″​pradadata″​) können Sie die Daten laden.
 
11
Die Nutzungsbedingungen stehen unter https://​developers.​google.​com/​terms/​.
 
13
Je geringer der Ausländeranteil (V08), desto höher der AfD-Wahlerfolg. Je geringer das verfügbare Einkommen der Haushalte (V26), desto höher der Wahlerfolg. Diese Hypothesen sind nur Beispiele von vielen möglichen; sie sind ziemlich willkürlich gewählt. Es fehlt diesen Hypothesen eine Anbindung an eine gute Theorie.
 
14
V08 und V26 könnten interessante Kandidaten sein.
 
15
Diese Frage sollte unter Bezug auf eine Theorie – oder im Vergleich zu konkurrierenden Theorien – beantwortet werden. In dieser Übung geht es um die technischen Aspekte einer solchen Forschungsfrage; in echter Forschung wäre eine solche Begründung nötig. Natürlich kann und sollte man auch Koeffizienten zum Vergleich der Modelle heranziehen, etwa die Güte der Vorhersage in einem Test-Sample.
 
16
Probieren Sie display.brewer.all().
 
17
Ein wichtiger Aspekt ist, ob man eine zweipolige Variable wie Höhenprofil darstellt oder eine einpolige wie Prozent Arbeitslosigkeit.
 
18
?RColorBrewer.
 
19
Variablen, die das Alter des Landkreises umreißen wie V12-V17 in socec, könnten von Interesse sein; viele andere potenziell auch. Die Auswahl der Prädiktoren sollte von einer Theorie diktiert werden.
 
20
Die Syntax entspricht der von Abb. 14.7, nur dass ylim auf c(50,70) gesetzt wird.
 
21
world_sf3  + coord_sf(xlim = c(60, 120)); das sind willkürlich gewählte Längengrade.
 
22
Z. B. world_sf3 + scale_fill_viridis_d() oder world_sf3 + scale_fill_brewer(palette = 2).
 
23
statistic gibt den F-Wert der gesamten Regression an; p.value den zugehörigen \(p\)-Wert zum F-Wert. sigma gibt die Streuung der Residuen wieder. Die Hilfeseite verrät weitere Hinweise: ?glance.lm.
 
Metadaten
Titel
Geovisualisierung
verfasst von
Sebastian Sauer
Copyright-Jahr
2019
Buch
Moderne Datenanalyse mit R

Print ISBN: 978-3-658-21586-6

Electronic ISBN: 978-3-658-21587-3

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-21587-3_14