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我尝试使用使用 cancensus 包下载的数据来实现 Gavin Simpson 的这篇出色的博客文章，但在尝试评估游戏时出现以下错误：

Error in smooth.construct.mrf.smooth.spec(object, dk$data, dk$knots) : 
  mismatch between nb/polys supplied area names and data area names
In addition: Warning message:
In if (all.equal(sort(a.name), sort(levels(k))) != TRUE) stop("mismatch 
between nb/polys supplied area names and data area names") :
  the condition has length > 1 and only the first element will be used

我在这里发布了我的最小工作示例。任何提示将不胜感激。

最好的，

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我知道您已经找到了答案，但是我遇到了相同的错误和不同的问题，因此我将在此处发布我的解决方案以供后代使用。

（注意：我使用sf包而不是rgdaland spdep）

library(sf)
sh_terr <- st_read("your_shp.shp", stringsAsFactors = T) 

neighb <- st_touches(sh_terr, sparse = T) %>% 
  lapply(function(xx) sh_terr$FSA[xx] %>% factor(levels = levels(sh_terr$FSA))) %>% 
  set_names(sh_terr$FSA)

您的相邻对象结构应如下所示：

str(neighb[1:5])
List of 5
 $ G0A: Factor w/ 419 levels "G0A","G0C","G0E",..: 14 15 16 17 21 22 39 49 50 51 ...
 $ G0C: Factor w/ 419 levels "G0A","G0C","G0E",..: 3 6 67
 $ G0E: Factor w/ 419 levels "G0A","G0C","G0E",..: 2 6 65 67
 $ G0G: Factor w/ 419 levels "G0A","G0C","G0E",..: 5 16 62 70 271
 $ G0H: Factor w/ 419 levels "G0A","G0C","G0E",..: 4 14 16 68 70 71

还有你的样条公式：

Effect ~ s(FSA, bs = "mrf", xt = list(nb = neighb), k = 41, fx = TRUE)

一切都在因素之中。 FSA在您的主数据对象中gam必须是factor，并且您的相邻对象结构应该是一个因子列表，其级别与您的主数据中的总级别数一样多。

于 2018-03-15T12:44:08.500 回答
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找到了——您必须确保没有任何缺少 Y 的多边形： shp <- shp[!is.na(shp@data$Y), ]

于 2017-10-26T04:33:52.183 回答