# NOT RUN {
data('kentucky')
head(larynx)
10^5*larynxRates[paste(c("M","F"), 50, sep="_")]
kentucky2 = getSMR(kentucky, larynxRates, larynx,
regionCode="County")
names(kentucky2)
length(kentucky2)
data('kentuckyTract')
length(kentuckyTract)
if(require('mapmisc', quietly=TRUE)) {
mycol = colourScale(kentucky2$SMR,
breaks=10, dec=-log10(0.5), style='quantile')
map.new(kentucky2)
plot(kentucky2, col=mycol$plot, border='#00000040',add=TRUE)
legendBreaks('topright', mycol)
} else {
plot(kentucky2)
}
breaks = c(0,1,seq(2, ceiling(max(kentucky2$SMR,na.rm=TRUE)),by=2))
thecol = terrain.colors(length(breaks)-1)
plot(kentucky2, col = thecol[cut(kentucky2$SMR,
breaks,include.lowest=TRUE)] )
legend("topleft", pch=15, pt.cex=2.5, adj=c(0,15),
legend=rev(breaks), col=c(NA, rev(thecol)))
# }
# NOT RUN {
# the data were created with
larynxRates= cancerRates("USA", year=1998:2002,site="Larynx")
load(url("http://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm2/R/USA_adm2.RData"))
kentucky = gadm[gadm$NAME_1 =="Kentucky",]
# population data
download.file(
"http://www.census.gov/popest/data/counties/asrh/2011/files/CC-EST2011-ALLDATA-21.csv",
destfile =
"/store/patrick/spatialData/C-EST2011-ALLDATA-21.csv")
# file layout
download.file(
"http://www.census.gov/popest/data/counties/asrh/2011/files/CC-EST2011-ALLDATA.pdf",
destfile = "/store/patrick/spatialData/kentuckyPopFormat.pdf")
kpop = read.table(
"/store/patrick/spatialData/C-EST2011-ALLDATA-21.csv",
header=TRUE,as.is=TRUE,sep=",")
kpop = kpop[kpop$YEAR==1 & kpop$AGEGRP != 0, ]
names(kpop) = gsub("^TOT_","", names(kpop))
names(kpop) = gsub("(EM)?ALE$","", names(kpop))
kpop$age = (kpop$AGEGRP-1)*5
kpop$County = gsub(" County$", "", kpop$CTYNAME)
kpop = kpop[,c("County","age","M","F")]
kpop2 = reshape(kpop,direction="wide", idvar="County",
v.names=c("M","F"), timevar="age")
rownames(kpop2) = kpop2$County
# poverty
download.file(
paste(
"http://www.ers.usda.gov/ReportExport.aspx?reportPath=/State_Fact_Sheets/",
"PovertyReport&stat_year=2011&stat_type=0&fips_st=21&",
"exportType=EXCEL&exportName=PovertyReport",
sep=""),
destfile="/store/patrick/spatialData/poverty.xls")
library('gdata')
kpov = read.xls("/store/patrick/spatialData/poverty.xls",
header=TRUE,skip=3)
kpov = kpov[!is.na(kpov$Percent),c("FIPS.", "Name","Percent")]
rownames(kpov) = kpov$Name
kpop2$poverty = kpov[rownames(kpop2), "Percent"]
# merge population and spatial data
kdata = kpop2[kentucky$NAME_2,]
rownames(kdata) = NULL
kentucky = SpatialPolygonsDataFrame(
polygons(kentucky),
data=kdata,match.ID=FALSE)
larynx <- structure(
list(County = c("Hickman", "Caldwell", "Anderson",
"Marion", "Wayne", "Lincoln", "Livingston", "Montgomery", "Adair",
"Henderson", "Knox", "Martin", "Monroe", "Wolfe", "Breathitt",
"Fleming", "Woodford", "Garrard", "Bracken", "Barren", "Lawrence",
"Logan", "Clark", "Scott", "Madison", "Oldham", "Clay", "Russell",
"Shelby", "Letcher", "Campbell", "Graves", "Johnson", "Metcalfe",
"Pulaski", "Bullitt", "Knott", "Boyd", "Ohio", "Bath", "Butler",
"Todd", "Mercer", "Green", "Greenup", "Larue", "Calloway", "Webster",
"Morgan", "Pendleton", "Mason", "Hardin", "Lewis", "McCreary",
"Spencer", "Union", "Marshall", "Jessamine", "Henry", "Trigg",
"Pike", "Nelson", "Jefferson", "Floyd", "Bourbon", "McCracken",
"Boone", "Kenton", "Grayson", "Taylor", "Hopkins", "Boyle", "Meade",
"Fayette", "Daviess", "Harlan", "Warren", "Christian", "Magoffin",
"Carter", "Hart", "Lee", "Elliott", "Edmonson", "Crittenden",
"Leslie", "Laurel", "Cumberland", "Menifee", "Fulton", "Carlisle",
"McLean", "Owsley", "Carroll", "Estill", "Harrison", "Owen",
"Breckinridge", "Nicholas", "Bell", "Trimble", "Allen", "Rowan",
"Simpson", "Perry", "Powell", "Rockcastle", "Hancock", "Robertson",
"Franklin", "Washington", "Casey", "Clinton", "Lyon", "Muhlenberg",
"Ballard", "Gallatin", "Whitley", "Grant", "Jackson", "Breathitt",
"Nicholas", "Bracken", "Todd", "Magoffin", "Pendleton", "Metcalfe",
"Webster", "Leslie", "Henry", "Union", "Adair", "Casey", "Pike",
"Jessamine", "Nelson", "Garrard", "Pulaski", "Meade", "Harlan",
"Floyd", "Carter", "Shelby", "Barren", "Franklin", "Boyd", "Jefferson",
"Fayette", "Hopkins", "Kenton", "Warren", "Bullitt", "Knox",
"Butler", "Bourbon", "Elliott", "Johnson", "Estill", "Boone",
"Boyle", "Breckinridge", "Bell", "Crittenden", "Cumberland",
"Daviess", "Edmonson", "Calloway", "Caldwell", "Anderson", "Ballard",
"Bath", "Allen", "Graves", "Clinton", "Fleming", "Fulton", "Gallatin",
"Grayson", "Hardin", "Lincoln", "Green", "Greenup", "Hancock",
"Grant", "Harrison", "Laurel", "Larue", "Henderson", "Hickman",
"Lewis", "Letcher", "Hart", "Lawrence", "Lee", "Jackson", "Ohio",
"Taylor", "Owen", "Monroe", "Madison", "Trigg", "Spencer", "Washington",
"Trimble", "Scott", "Simpson", "Mason", "Marion", "Lyon", "Logan",
"McCracken", "Mercer", "Menifee", "McCreary", "Marshall", "Martin",
"McLean", "Woodford", "Wolfe", "Knott", "Montgomery", "Perry",
"Powell", "Christian", "Clark", "Campbell", "Carlisle", "Carroll",
"Robertson", "Rockcastle", "Rowan", "Russell", "Wayne", "Whitley",
"Oldham", "Muhlenberg", "Owsley", "Livingston", "Morgan", "Clay"
),
Cases = c(2, 3, 3, 3, 4, 3, 1, 3, 3, 5, 3, 2, 2, 1, 2, 2,
2, 2, 1, 4, 2, 3, 4, 3, 7, 4, 2, 2, 3, 2, 6, 3, 1, 1, 5, 4, 1,
3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 3, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 4, 1, 1, 1, 1, 2, 2,
1, 1, 3, 1, 28, 2, 1, 2, 3, 5, 1, 1, 2, 1, 1, 6, 2, 1, 2, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 4, 2, 2, 1, 3, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 11, 3, 1, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0),
sex = c("M",
"M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M",
"M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M",
"M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M",
"M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M",
"M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M",
"M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M",
"M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M",
"M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M",
"M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M",
"M", "M", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F",
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F",
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F",
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F",
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F",
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F",
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F",
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F",
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F",
"F", "F", "F", "F", "F")),
.Names = c("County", "Cases", "sex"),
row.names = 1:240, class = "data.frame")
larynx$age=NA
save(kentucky, larynx, larynxRates,
file="~/workspace/diseasemapping/pkg/diseasemapping/data/kentucky.RData",
compress='xz')
# }
Run the code above in your browser using DataLab