问题标签 [spdep]

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r - R中spdep包中的全局莫兰

在包中的函数moranspdep,哪个argument与权重矩阵(或距离矩阵)有关?

我有一个矩阵W2,它是一些城市之间的距离,我想知道矩阵W2应该放在moran函数的哪个参数中。

以下是有关moran功能的一些信息: https ://rdrr.io/rforge/spdep/man/moran.html

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r - 如何合并 R 中的两个 listw 对象(包 spdep)?

我正在使用 R 包spdep,我想将两个listw单独创建的对象合并为一个listw。我不确定如何实现这一目标。我没有找到任何本机函数来做到这一点,如果我尝试将它们转换为权重矩阵,加入它们,然后重新转换回listw我得到一个我无法解决的zero.policy错误,因为这应该在邻居时指定初始化。

重要的是,我需要将listw它们分开,因为它们是另一个分析的一部分,这是必需的。

示例代码

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r - 将普通列表转换为 R 中的 nb/spdep 对象?

我需要从空间多边形创建一个邻居列表。目前我正在使用该功能poly2nb,但不幸的是它不是很准确,并且一些没有共同点的多边形被认为是邻居。我试过改变snap论点,但没有运气。但是,我已经尝试了包中的功能gTouchesrgeos并且效果更好。唯一的问题是,它创建了一个list不能在spdep. 有没有办法将它转换为nb对象?

先感谢您!:)

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r - 计算 negbin GLMM 的自协变量

我正在研究对负二项式 GLMM(配备glmmTMB)使用自协变量来解释空间自相关。看看图书馆autocov_dist里的spdep,上面说只能容纳一个泊松家族。我将如何为 negbin 做同样的事情?

另外 - 糊涂通过Bardos 等人。(2015)困难重重,我应该使用type="one"style="B"进行自协变量估计是否正确?该论文中提到的对 beta_auto (必须为负数或零)的限制如何适用于 negbin 案例?

任何帮助将不胜感激......

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r - spdep::poly2nb 不写 row.names

我正在尝试与 建立邻里关系spdep::poly2nb。我正在使用 77 个纽约市警察局,它们都分配了特定的号码:

警察局的身份证

当我创建邻域时,我得到了区域之间的邻域关系,但它们的编号是 1:77,而不是它们的实际编号。

我试图将警察辖区 ID 分配为 sf 或 poly2nb 的行名,但我总是得到相同的结果:

poly2nb 输出

我的代码两次分配行名,但仍然得到与上面相同的输出:

pp_sf

非常感谢任何帮助!欢呼 <3

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spatial - 空间误差模型中的稳健标准误差

我正在使用spdep库中的errorsarlm()函数拟合空间错误模型。使用bptest.sarlm()函数计算的空间模型的 Breusch-Pagan 检验表明存在异方差。

下一步自然是获得稳健的标准误差估计并更新 p 值。在bptest.sarlm()函数的文档中说:

“通过使用 sarlm 对象的“lm.target”组件——使用 lmtest 和三明治包中的函数,在技术上也可以对标准误差估计进行异方差校正。”

并提供以下代码(作为参考):

其中error.col是估计的空间误差模型。

现在,我可以轻松地使代码适应我的问题并获得稳健的标准错误。不过,我想知道:

  • sarlm 对象的“lm.target”组件到底是什么?我在 spdep 文档中找不到任何提及。
  • $tary 和 $tarX 到底是什么?同样,文档中似乎没有提到它。
  • 为什么文档说“在技术上可以进行异方差校正”?这是否意味着并不真正推荐所提出的方法来克服异方差问题?
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r - spatialreg 中的不同类名似乎正在分段SEM

我正在尝试使用分段SEM 包在结构方程建模 (SEM) 框架内解释空间自相关。

不久前,spdep包被拆分为两个包,即spded和spatialreg。在此拆分之前,考虑空间自相关的 psem 运行正常(据我所知)。现在,这似乎不再发生了。似乎该问题可能与新版本的 spded/spatialreg 包中的不同类名有关(例如,hereherehere等)。

以下是使用我的一小部分数据的代表:

m1 是一个运行良好的单一模型。

sem1 不起作用。错误消息是: Error: Unsupported model class in model list: Sarlm. See 'help(piecewiseSEM)' for more details. 但是,piecewiseSEM 文档说支持 sarlm,所以它可能只是与“s”(“sarlm”与“Sarlm”)的大写有关的问题?

任何想法?我希望这个问题不是太容易或太傻。

非常感谢。