R语言 spdep包 lm.morantest()函数中文帮助文档(中英文对照)

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lm.morantest(spdep)
lm.morantest()所属R语言包：spdep

                                        Moran's I test for residual spatial autocorrelation
                                         莫兰的剩余空间自相关测试

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Moran's I test for spatial autocorrelation in residuals from an estimated linear model (lm()). The helper function listw2U() constructs a weights list object corresponding to the sparse matrix 1/2 (W + W')
莫兰是我估计的线性模型的残差（lm()），空间自相关测试。辅助函数listw2U()构造了一个权重列表对象对应的稀疏矩阵1/2 (W + W')


用法----------Usage----------


lm.morantest(model, listw, zero.policy=NULL, alternative = "greater",
spChk=NULL, resfun=weighted.residuals, naSubset=TRUE)
listw2U(listw)



参数----------Arguments----------

参数：model
an object of class lm returned by lm; weights may be specified in the lm fit, but offsets should not be used
类的一个对象lm返回lm;权重可以指定lm适合，但偏移量不应该使用


参数：listw
a listw object created for example by nb2listw
例如创建一个listw对象的nb2listw


参数：zero.policy
default NULL, use global option value; if TRUE assign zero to the lagged value of zones without neighbours, if FALSE assign NA
默认为空，请使用全局选项的值，如果真没有邻居的滞后值的区域分配了零，如果为FALSE分配NA


参数：alternative
a character string specifying the alternative hypothesis, must be one of "greater" (default), "less" or "two.sided".
一个字符串，指定其他假设，必须是一个“大”（默认），“少”或“two.sided的”。


参数：spChk
should the data vector names be checked against the spatial objects for identity integrity, TRUE, or FALSE, default NULL to use get.spChkOption()
应的数据向量空间对象的名称进行核对身份完整性，TRUE，否则返回FALSE，默认为空，使用get.spChkOption()


参数：resfun
default: weighted.residuals; the function to be used to extract residuals from the lm object, may be residuals, weighted.residuals, rstandard, or rstudent
默认：weighted.residuals要使用的函数提取残差lm对象，可能是residuals，weighted.residuals，rstandard或rstudent


参数：naSubset
default TRUE to subset listw object for omitted observations in model object (this is a change from earlier behaviour, when the model$na.action component was ignored, and the listw object had to be subsetted by hand)
默认TRUE的子集listw对象省略观测对象模型（这是一个变化，从早期的行为，model$na.action部分被忽略时，和的listw对象子集的手）


值----------Value----------

A list with class htest containing the following components:
列表类htest包含以下组件：


参数：statistic
the value of the standard deviate of Moran's I.
标准值的偏离，莫兰的一


参数：p.value
the p-value of the test.
的p值的测试。


参数：estimate
the value of the observed Moran's I, its expectation and variance under the method assumption.
所观察到的莫兰我的价值，期望和方差的方法假设下。


参数：alternative
a character string describing the alternative hypothesis.
一个字符串，描述了另一种假设。


参数：method
a character string giving the method used.
一个字符串提供的方法使用。


参数：data.name
a character string giving the name(s) of the data.
给予（s）的数据的名称的字符串。


注意----------Note----------

The examples also show how to use permutation bootstrap if desired.
的例子也表明如果需要的话，如何使用排列引导。


（作者）----------Author(s)----------


Roger Bivand <a href="mailto:Roger.Bivand@nhh.no">Roger.Bivand@nhh.no</a>



参考文献----------References----------

<h3>See Also</h3>

实例----------Examples----------


data(oldcol)
oldcrime1.lm <- lm(CRIME ~ 1, data = COL.OLD)
oldcrime.lm <- lm(CRIME ~ HOVAL + INC, data = COL.OLD)
lm.morantest(oldcrime.lm, nb2listw(COL.nb, style="W"))
lm.LMtests(oldcrime.lm, nb2listw(COL.nb, style="W"))
lm.morantest(oldcrime.lm, nb2listw(COL.nb, style="S"))
lm.morantest(oldcrime1.lm, nb2listw(COL.nb, style="W"))
moran.test(COL.OLD$CRIME, nb2listw(COL.nb, style="W"),
randomisation=FALSE)
oldcrime.wlm <- lm(CRIME ~ HOVAL + INC, data = COL.OLD,
weights = I(1/AREA))
lm.morantest(oldcrime.wlm, nb2listw(COL.nb, style="W"),
resfun=weighted.residuals)
lm.morantest(oldcrime.wlm, nb2listw(COL.nb, style="W"),
resfun=rstudent)
if (require(boot)) {
  oldcrime.lmx <- lm(CRIME ~ HOVAL + INC, data = COL.OLD, x=TRUE)
  listw <- nb2listw(COL.nb, style="W")
  MoraneI.boot <- function(var, i, ...) {
    var <- var[i]
    lmres <- lm(var ~ oldcrime.lmx$x - 1)
    return(moran(x=residuals(lmres), ...)$I)
  }
  boot1 <- boot(residuals(oldcrime.lmx), statistic=MoraneI.boot, R=499,
    sim="permutation", listw=listw, n=length(listw$neighbours),
    S0=Szero(listw))
  zi <- (boot1$t0 - mean(boot1$t))/sqrt(var(boot1$t))
  boot1
  plot(boot1)
  cat("Bootstrap permutation standard deviate:", zi, "\n\n")
  lm.morantest(oldcrime.lm, nb2listw(COL.nb, style="W"))
}

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