R语言 spgwr包 gw.cov()函数中文帮助文档(中英文对照)

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gw.cov(spgwr)
gw.cov()所属R语言包：spgwr

                                        Geographically weighted local statistics
                                         当地GEO加权统计

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function provides an implementation of geographically weighted local statistics based on Chapter 7 of the GWR book - see references. Local means, local standard deviations, local standard errors of the mean, standardised differences of the global and local means, and local covariances and if requested correlations, are reported for the chosed fixed or adaptive bandwidth and weighting function.
该功能提供了实施的当地GEO加权统计GWR书第7章的基础上 - 见参考文献。当地的手段，地方标准偏差，地方标准错误的意思，标准化的全局和局部的手段，和当地的协方差的差异，如果要求的相关性，报告的chosed固定或自适应带宽和加权函数。


用法----------Usage----------


gw.cov(x, vars, fp, adapt = NULL, bw, gweight = gwr.bisquare,
cor = TRUE, var.term = FALSE, longlat = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：x
x should be a SpatialPolygonsDataFrame object or a SpatialPointsDataFrame object  
x应该是一个SpatialPolygonsDataFrame的对象或一个SpatialPointsDataFrame的对象


参数：vars
vars is a vector of column numbers or a vector of column names applied to the columns of the data frame in the data slot of x  
vars是一个向量的列数或一个矢量施加到的数据框中的数据时隙的x的列的列名


参数：fp
fp if given contains the fit points to be used, for example a SpatialPixels object describing the grid of points to be used  
fp，如果给定的包含要使用的拟合点，例如一个SpatialPixels描述要使用的网格点的对象


参数：adapt
adapt if given should lie between 0 and 1, and indicates the proportion of observations to be included in the weighted window - it cannot be selected automatically
adapt如果给定应位于0和1之间，并表示要包含在加权窗口的比例观测 - 它不能被自动选择


参数：bw
bw when adapt is not given, the bandwidth chosen to suit the data set - it cannot be selected automatically
bw当适应没有给出，所选择的带宽，以适应数据集 - 它不能被自动选择


参数：gweight
gweight default gwr.bisquare - the weighting function to use  
gweight的默认gwr.bisquare  - 加权函数使用


参数：cor
cor default TRUE, report correlations in addition to covariances  
cor默认为true，报告中除了协方差的相关性


参数：var.term
var.term default FALSE, if TRUE apply a correction to the variance term  
var.term默认为false，如果为TRUE应用校正的方差项


参数：longlat
TRUE if point coordinates are longitude-latitude decimal degrees, in which case distances are measured in kilometers; if x is a SpatialPoints object, the value is taken from the object itself
TRUE，如果点坐标的经纬度小数度，在这种情况下，测量距离（公里），如果x是一个SpatialPoints，对象，对象本身的价值是从


值----------Value----------

If argument fp is given, and it is a SpatialPixels object, a SpatialPixelsDataFrame is returned, if it is any other coordinate object, a SpatialPointsDataFrame is returned. If argument fp is not given, the object returned will be the class of object x. The data slot will contain a data frame with local means, local standard deviations, local standard errors of the mean, standardised differences of the global and local means, and local covariances and if requested correlations.
如果参数计划生育给出，而它是一个SpatialPixels对象，SpatialPixelsDataFrame则返回，如果它是任何其他的坐标对象中，SpatialPointsDataFrame返回。如果没有给出参数fp是，返回的对象将是类对象x。数据槽，将包含一个数据框与当地的手段，地方标准偏差，地方标准误差的平均值，标准差异的全局和局部的手段，和当地的协方差，如果要求的相关性。


（作者）----------Author(s)----------


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



参考文献----------References----------

Geographically Weighted Regression, Chichester: Wiley (chapter 7);

参见----------See Also----------

gwr
gwr


实例----------Examples----------


data(georgia)
SRgwls <- gw.cov(gSRDF, vars=6:11, bw=2, longlat=FALSE)
names(SRgwls$SDF)
spplot(SRgwls$SDF, "mean.PctPov")
spplot(SRgwls$SDF, "sd.PctPov")
spplot(SRgwls$SDF, "sem.PctPov")
spplot(SRgwls$SDF, "diff.PctPov")
spplot(SRgwls$SDF, "cor.PctPov.PctBlack.")
SRgwls <- gw.cov(gSRDF, vars=6:11, bw=150, longlat=TRUE)
names(SRgwls$SDF)
spplot(SRgwls$SDF, "mean.PctPov")
spplot(SRgwls$SDF, "sd.PctPov")
spplot(SRgwls$SDF, "sem.PctPov")
spplot(SRgwls$SDF, "diff.PctPov")
spplot(SRgwls$SDF, "cor.PctPov.PctBlack.")
data(gSRouter)
gGrid <- sample.Polygons(slot(gSRouter, "polygons")[[1]], 5000,
  type="regular")
gridded(gGrid) <- TRUE
SGgwls <- gw.cov(gSRDF, vars=6:11, fp=gGrid, bw=150, longlat=TRUE)
names(SGgwls$SDF)
spplot(SGgwls$SDF, "mean.PctPov")
spplot(SGgwls$SDF, "sd.PctPov")
spplot(SGgwls$SDF, "sem.PctPov")
spplot(SGgwls$SDF, "diff.PctPov")
spplot(SGgwls$SDF, "cor.PctPov.PctBlack.")

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