R语言:USCounties()函数中文帮助文档(中英文对照)

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USCounties(Matrix)
USCounties()所属R语言包：Matrix

                                        USCounties Contiguity Matrix
                                         USCounties邻接矩阵

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This matrix represents the contiguities of 3111 US counties using the Queen criterion of at least a single shared boundary point. The representation is as a row standardised spatial weights matrix transformed to a symmetric matrix (see Ord (1975), p. 125).
此矩阵代表contiguities 3111美国使用至少一个共享的边界点的皇后标准的县。代表性的是一排标准化的空间权重矩阵转化为对称矩阵（见条例（1975），第125页）。


用法----------Usage----------





格式----------Format----------

A 3111 ^2 symmetric sparse matrix of class dsCMatrix with 9101 non-zero entries.
一个3111 ^2对称稀疏矩阵类dsCMatrix9101非零项。


Details

详情----------Details----------

The data were read into R using read.gal, and row-standardised and transformed to symmetry using nb2listw and similar.listw. This spatial weights object was converted to class dsCMatrix using as_dsTMatrix_listw and coercion.
使用使用read.gal和nb2listwsimilar.listw，和行标准化，并转化为对称的数据读入R。此对象的空间权重转换类dsCMatrix用as_dsTMatrix_listw和胁迫。


源----------Source----------

The data were retrieved from http://sal.uiuc.edu/weights/zips/usc.zip, files “usc.txt” and “usc\_q.GAL”, with permission for use and distribution from Luc Anselin.
从http://sal.uiuc.edu/weights/zips/usc.zip，的“usc.txt”文件和“USC \ _q.GAL”的许可使用和分配吕克Anselin，检索数据。


参考文献----------References----------

Estimation methods for models of spatial interaction; Journal of the American Statistical Association 70, 120–126.

举例----------Examples----------


data(USCounties)
(n <- ncol(USCounties))
IM <- .symDiagonal(n)
nn <- 50
set.seed(1)
rho <- runif(nn, 0, 1)
system.time(MJ <- sapply(rho, function(x) determinant(IM - x * USCounties, logarithm = TRUE)$modulus))

nWC <- -USCounties
C1 <- Cholesky(nWC, Imult = 2)
system.time(MJ1 <- n * log(rho) +
            sapply(rho, function(x) c(determinant(update(C1, nWC, 1/x))$modulus)))
all.equal(MJ, MJ1)

C2 <- Cholesky(nWC, super = TRUE, Imult = 2)
system.time(MJ2 <- n * log(rho) +
            sapply(rho, function(x) c(determinant(update(C2, nWC, 1/x))$modulus)))
all.equal(MJ, MJ2)
system.time(MJ3 <- n * log(rho) + Matrix:::ldetL2up(C1, nWC, 1/rho))
all.equal(MJ, MJ3)
system.time(MJ4 <- n * log(rho) + Matrix:::ldetL2up(C2, nWC, 1/rho))
all.equal(MJ, MJ4)

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