sp.correlogram(spdep)
sp.correlogram()所属R语言包：spdep
Spatial correlogram
空间相关图
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Spatial correlograms for Moran's I and the autocorrelation coefficient, with print and plot helper functions.
空间相关图莫兰我的自相关系数，打印和图的辅助功能。
用法----------Usage----------
sp.correlogram(neighbours, var, order = 1, method = "corr",
style = "W", randomisation = TRUE, zero.policy = NULL, spChk=NULL)
## S3 method for class 'spcor'
plot(x, main, ylab, ylim, ...)
## S3 method for class 'spcor'
print(x, p.adj.method="none", ...)
参数----------Arguments----------
参数：neighbours
an object of class nb
一个对象的类nb
参数：var
a numeric vector
一个数值向量
参数：order
maximum lag order
最大滞后阶数
参数：method
"corr" for correlation, "I" for Moran's I, "C" for Geary's C
“校正”的相关性，“I”莫兰我，“C”Geary的c
参数：style
style can take values W, B, C, and S
style可以采取的值W，B，C，和S的
参数：randomisation
variance of I or C calculated under the assumption of randomisation, if FALSE normality
方差计算的假设条件下的随机I或C，如果为FALSE正常
参数：zero.policy
default NULL, use global option value; if FALSE stop with error for any empty neighbour sets, if TRUE permit the weights list to be formed with zero-length weights vectors
默认为空，使用全局选项的值，如果为FALSE停止错误任何空的邻居集，如果真要形成与长度为零的权重向量允许的权重列表
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：x
an object from sp.correlogram() of class spcor
对象sp.correlogram()类spcor
参数：p.adj.method
correction method as in p.adjust
校正方法，如p.adjust
参数：main
an overall title for the plot
总冠军的图
参数：ylab
a title for the y axis
一个标题为y轴
参数：ylim
the y limits of the plot
在y的图的限制
参数：...
further arguments passed through
通过进一步的论据
Details
详细信息----------Details----------
The print function also calculates the standard deviates of Moran's I or Geary's C and a two-sided probability value, optionally using p.adjust to correct by the nymber of lags. The plot function plots a bar from the estimated Moran's I, or Geary's C value to +/- twice the square root of its variance (in previous releases only once, not twice).
打印功能还可以计算的Moran的I或Geary的c标准的偏离和一个双面的概率值，可以使用p.adjust纠正的nymber的滞后。估计莫兰我，或Geary的C值+ / - 两倍及其方差的平方根（在以前的版本中只有一次，而不是两次）的绘图功能绘制一个条形。
值----------Value----------
returns a list of class spcor:
返回一个列表类spcor：
参数：res
for "corr" a vector of values; for "I", a matrix of estimates of "I", expectations, and variances
为一个向量的值“校正”，“I”，“I”，期望矩阵的估计，和方差
参数：method
"I" or "corr"
“I”或“校正”
参数：cardnos
list of tables of neighbour cardinalities for the lag orders used
所采用的滞后阶数的邻居基数的表列表
参数：var
variable name
变量名
（作者）----------Author(s)----------
Roger Bivand, <a href="mailto:Roger.Bivand@nhh.no">Roger.Bivand@nhh.no</a>
参考文献----------References----------
118–122, Martin, R. L., Oeppen, J. E. 1975 The identification of regional forecasting models using space-time correlation functions, Transactions
参见----------See Also----------
nblag, moran, p.adjust
nblag，moran，p.adjust
实例----------Examples----------
example(nc.sids)
ft.SID74 <- sqrt(1000)*(sqrt(nc.sids$SID74/nc.sids$BIR74) +
sqrt((nc.sids$SID74+1)/nc.sids$BIR74))
tr.SIDS74 <- ft.SID74*sqrt(nc.sids$BIR74)
cspc <- sp.correlogram(ncCC89_nb, tr.SIDS74, order=8, method="corr",
zero.policy=TRUE)
print(cspc)
plot(cspc)
Ispc <- sp.correlogram(ncCC89_nb, tr.SIDS74, order=8, method="I",
zero.policy=TRUE)
print(Ispc)
print(Ispc, "bonferroni")
plot(Ispc)
Cspc <- sp.correlogram(ncCC89_nb, tr.SIDS74, order=8, method="C",
zero.policy=TRUE)
print(Cspc)
print(Cspc, "bonferroni")
plot(Cspc)
drop.no.neighs <- !(1:length(ncCC89_nb) %in% which(card(ncCC89_nb) == 0))
sub.ncCC89.nb <- subset(ncCC89_nb, drop.no.neighs)
plot(sp.correlogram(sub.ncCC89.nb, subset(tr.SIDS74, drop.no.neighs),
order=8, method="corr"))
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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。
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发表于 2012-9-30 14:44:47
