R语言 spdep包 lagmess()函数中文帮助文档(中英文对照)

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lagmess(spdep)
lagmess()所属R语言包：spdep

                                        Matrix exponential spatial lag model
                                         矩阵指数空间滞后模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function fits a matrix exponential spatial lag model, using optim to find the value of alpha, the spatial coefficient.
该功能适用矩阵指数的空间滞后模型，使用optim找到alpha，空间系数的价值。


用法----------Usage----------


lagmess(formula, data = list(), listw, zero.policy = NULL, na.action = na.fail, q = 10, start = -2.5, control=list(), method="BFGS", verbose=NULL)
## S3 method for class 'lagmess'
summary(object, ...)
## S3 method for class 'lagmess'
print(x, ...)
## S3 method for class 'summary.lagmess'
print(x, digits = max(5, .Options$digits - 3),
    signif.stars = FALSE, ...)
## S3 method for class 'lagmess'
residuals(object, ...)
## S3 method for class 'lagmess'
deviance(object, ...)
## S3 method for class 'lagmess'
coef(object, ...)
## S3 method for class 'lagmess'
fitted(object, ...)
## S3 method for class 'lagmess'
logLik(object, ...)



参数----------Arguments----------

参数：formula
a symbolic description of the model to be fit. The details  of model specification are given for lm()
一个象征性的模型来描述是合适的。型号规格的细节给予lm()


参数：data
an optional data frame containing the variables in the model.  By default the variables are taken from the environment which the function  is called.
一个可选的数据框包含在模型中的变量。默认情况下，变量的环境，被调用的函数。


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 - causing lagmess() to terminate with an error
默认为空，请使用全局选项的值，如果是TRUE分配了零的滞后值的区域没有邻居，如果为FALSE分配NA  - 导致lagmess()终止与错误


参数：na.action
a function (default options("na.action")), can also be na.omit or na.exclude with consequences for residuals and fitted values - in these cases the weights list will be subsetted to remove NAs in the data. It may be necessary to set zero.policy to TRUE because this subsetting may create no-neighbour observations. Note that only weights lists created without using the glist argument to nb2listw may be subsetted.
一个函数（默认options("na.action")），也可以是na.omit或na.exclude残差和拟合值与后果 - 在这些情况下，将子集的权重列表中删除NAS的数据。这可能是必要的设置为TRUE zero.policy子集，因为这可能创建没有邻居观测。需要注意的是只重列表创建时没有使用的glist的参数nb2listw可能是子集。


参数：q
default 10; number of powers of the spatial weights to use
默认为10;的权力使用的空间权重


参数：start
starting value for numerical optimization, should be a small negative number
从数值优化的价值，应该是一个小的负数


参数：control
control parameters passed to optim
控制参数传递给optim


参数：method
default BFGS, method passed to optim
默认BFGS，方法传递optim的


参数：verbose
default NULL, use global option value; if TRUE report function values during optimization
默认为空，请使用全局选项的值;在优化过程中如果的TRUE报告函数值


参数：x,object
Objects of classes lagmess or summary.lagmess to be passed to methods
要传递给方法的对象的类lagmess或summary.lagmess


参数：digits
the number of significant digits to use when printing
打印时所使用的数量显著位数


参数：signif.stars
logical. If TRUE, "significance stars" are printed for each coefficient.
逻辑。如果是TRUE，“意义明星”打印每个系数。


参数：...
further arguments passed to or from other methods
进一步的参数传递给其他方法


Details

详细信息----------Details----------

The underlying spatial lag model:
基础空间滞后模型：

where rho is the spatial parameter may be fitted by maximum likelihood. In that case, the log likelihood function includes the logartithm of cumbersome Jacobian term |I - rho W|. If we rewrite the model as:
其中rho是可以安装的空间参数的最大似然法。在这种情况下，对数似然函数包括logartithm的繁琐的雅可比术语|I - rho W|。如果我们重写了模型如下：

we see that in the ML case S y = (I - rho W) y. If W is row-stochastic, S may be expressed as a linear combination of row-stochastic matrices. By pre-computing the matrix [y Wy, W^2y, ..., W^{q-1}y], the term S y (alpha) can readily be found by numerical optimization using the matrix exponential approach. alpha and rho are related as rho = 1 - exp(alpha), conditional on the number of matrix power terms taken q.
我们可以看到，在ML的情况下S y = (I - rho W) y。如果W是行随机，S可表示为行随机矩阵的线性组合。通过预先计算矩阵[y Wy, W^2y, ..., W^{q-1}y]，S y (alpha)可以很容易地被发现使用矩阵指数的方法，通过数值优化。 alpha和rho关系rho = 1 - exp(alpha)，条件数矩阵动力方面，q。


值----------Value----------

The function returns an object of class lagmess with components:
该函数返回一个对象类lagmess组件：


参数：lmobj
the lm object returned after fitting alpha
lm返回的对象后装修alpha


参数：alpha
the spatial coefficient
空间系数


参数：alphase
the standard error of the spatial coefficient using the numerical Hessian
使用的数值的Hessian矩阵的空间系数的标准误差


参数：rho
the value of rho implied by alpha
的价值rho的alpha暗示


参数：bestmess
the object returned by optim
返回的对象optim


参数：q
the number of powers of the spatial weights used
权力的使用空间权重的数量


参数：start
the starting value for numerical optimization used
数值优化使用的起始值


参数：na.action
(possibly) named vector of excluded or omitted observations if non-default na.action argument used
（可能）命名为向量的排除或省略的观察，如果使用非默认na.action参数


参数：nullLL
the log likelihood of the aspatial model for the same data
对于相同的数据的非空间模型的对数似然


（作者）----------Author(s)----------


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



参考文献----------References----------

<h3>See Also</h3>

实例----------Examples----------


data(baltimore)
baltimore$AGE <- ifelse(baltimore$AGE < 1, 1, baltimore$AGE)
lw <- nb2listw(knn2nb(knearneigh(cbind(baltimore$X, baltimore$Y), k=7)))
obj1 <- lm(log(PRICE) ~ PATIO + log(AGE) + log(SQFT) + lag(lw, log(AGE)),
data=baltimore)
lm.morantest(obj1, lw)
lm.LMtests(obj1, lw, test="all")
obj2 <- lagmess(log(PRICE) ~ PATIO + log(AGE) + log(SQFT) +
lag(lw, log(AGE)), data=baltimore, listw=lw)
summary(obj2)
obj3 <- lagsarlm(log(PRICE) ~ PATIO + log(AGE) + log(SQFT) +
lag(lw, log(AGE)), data=baltimore, listw=lw)
summary(obj3)
data(boston)
lw <- nb2listw(boston.soi)
gp2 <- lagsarlm(log(CMEDV) ~ CRIM + ZN + INDUS + CHAS + I(NOX^2) + I(RM^2)
+  AGE + log(DIS) + log(RAD) + TAX + PTRATIO + B + log(LSTAT),
data=boston.c, lw, method="Matrix")
summary(gp2)
gp2a <- lagmess(CMEDV ~ CRIM + ZN + INDUS + CHAS + I(NOX^2) + I(RM^2)
+  AGE + log(DIS) + log(RAD) + TAX + PTRATIO + B + log(LSTAT),
data=boston.c, lw)
summary(gp2a)

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