0

我正在尝试进行地理加权逻辑回归来量化我的数据集中的空间变化。但是，在运行 gwr 模型时，我收到输入数据和坐标具有不同维度的错误。

这是我用于荷兰边境的代码：

unzip("ne_10m_admin_1_states_provinces.zip",exdir="NaturalEarth")
border <- shapefile("NaturalEarth/ne_10m_admin_1_states_provinces.shp")

#extract border netherlands
Netherlands1 <- border[paste(border$iso_a2)=="NL",]

我的数据有关于病原体流行的二元结果 (0/1)。

Data_coord <- data[,c(1:2)] #extract coordinates 


sp.data <- SpatialPointsDataFrame(coords = data_coord, data = data_full3.p, 
                                        proj4string = CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs")) #convert to spatialpoint dataframe

接下来我进行了逻辑回归。这里没有问题。

m <- glm(glm(pathogen ~ Age_category,
             family=binomial(link='logit'),data=sp.data))
summary(m)

我用平面 CRS 转换了空间 * 对象中的数据

alb <- CRS("+proj=utm +zone=31N +datum=WGS84")
sp <- sp.data

spt <- spTransform(sp, alb)
ctst <- spTransform(Netherlands1, alb)

#get optimal bandwidth 
bw <- gwr.sel(A._phagocytophilum_qPCR1 ~ Age_Category, data=spt)
bw

但是一旦我运行这条线，我就会得到一个错误

#run gwr function 
g <- gwr(pathogen ~ Age_Category, data=spt, bandwidth=bw, fit.points=newpts[, 1:2])

gwr(pathogen ~ Age_Category, data = spt, bandwidth = bw, 中的错误：输入数据和坐标具有不同的维度

有人知道如何解决这个问题吗？先感谢您！

4

1 回答 1

0

查看功能代码，看起来问题出在此处：

if (NROW(x) != NROW(coords)) 
stop("Input data and coordinates have different dimensions")

x这里取自之前在代码中创建的 model.frame 对象，该对象将自动排除任何具有 NA 或 NaN 值的行，因此可能会提供与数据集不同的行数。

我无法解压缩您的文件，但我会检查是否有任何缺失值。我在 ggwr 上遇到了同样的问题，删除这些值解决了这个问题。

于 2020-09-11T22:20:58.053 回答