### Matrizes de vizinhan?a e Moran Global

library(sf)
library(spdep)

# para ler nossos shapes - informar o diretório
# Antes vamos setar este diretório!

getwd() # conferindo!

# comando abaixo faz o mesmo processo

# setwd("...")

### carregando a workspace - caso seja necessário!

#load("viz_moran.Rdata")
#ls()


### 1 - Lendo shape dos munic do ESP

esp <- st_read("./bancos_aula3/munic_esp_correto.shp")

# comentários sobre as saídas

# classe do objeto

class(esp) 

# classe sf e é um data.frame q contém uma 'list-column' com geometrias

attr(esp,'sf_column') # coluna com geometria 

# com o comando 'print', abaixo, apresentamosas três primeira feições.
# com os seus atributos e uma versão abrevida de sua geometria

print(esp,n=3) # prim 3 linhas - col 29 - geometry!!!

# identificando as três classes usadas para representar as SF:

print(esp[3:5],n=3) # prim 3 linhas - colunas 3 a 5 - geometria!

# sf: cada uma das linhas do data.frame

# 'sfc': a 'list-column' com as geometrias de cd feiçãoo (registros)


# e 'sfg': a geometria da feição de um SF individual

### shape somente com geometria

esp.geom <- st_geometry(esp)
plot(esp.geom)
esp.geom[[1]] # coordenadas do polígono #1

### 2 - Matriz de Vizinhança por contiguidade

# matriz de vizinhança

# comandos do pacote 'spdep'

matriz.cont <- poly2nb(as(esp, "Spatial"),queen=TRUE) # matriz de viz cont tipo queen
print(matriz.cont)
str(matriz.cont) # um setor censitário sem vizinhos

## matriz de pesos

matriz.cont.pes <- nb2listw(matriz.cont) # erro

## usando zero.police - permite feiçõo sem vizinhos!

matriz.cont.pes <- nb2listw(matriz.cont, zero.policy = TRUE)

# obtendo matriz de peso para matriz viz tipo queen

### 3 - lendo banco de dados de taxas de incid de aids (por 100.000) entre 2007 e 2018 nos munic de SP e juntando com o mapa

## importei usando o 'File -> Import Dataset -> From Excel'

## ordenando o mapa e o banco

esp.order <- esp[order(esp$cod_6),]

tx.aids.order <- Tx_aids[order(Tx_aids$COD_6),]

## juntando no banco de dados

tx.aids.esp <- cbind(esp.order,tx.aids.order)

class(tx.aids.esp)
# "sf"         "data.frame"

### OBS.: Não precisaria usar o 'order' pq os dois bancos estavam na mesma ordem! Mas nem sempre isso acontece!

### 3 -Índice de Moran Global 

## mapa das taxas 

str(tx.aids.esp)
plot(tx.aids.esp["tx_aids_07_18"],nbreaks = 5,breaks='equal')

## moran - considerando matriz de viz por contiguidade

?moran.test

# zero.policy - Help!
# default NULL, use global option value; 
# if TRUE assign zero to the lagged value of zones without neighbours, 
# if FALSE assign NA

## moran da taxa bruta

moran.test(tx.aids.esp$tx_aids_07_18, matriz.cont.pes, zero.policy=T)

# usar 'zero.policy+T' para o caso de feições sem vizinhos!

# Moran global = 0.16; p = 0.0000

# teste de significância considerando opção bicaudal - valor de p dobra!

moran.test(tx.aids.esp$tx_aids_07_18, matriz.cont.pes, zero.policy=T, 
           alternative="two.sided")

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### salvando a workspace com os objeto

#save.image("viz_moran.Rdata")

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