aple(spdep)
aple()所属R语言包:spdep
Approximate profile-likelihood estimator (APLE)
约轮廓似然估计(APLE)
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
The Approximate profile-likelihood estimator (APLE) of the simultaneous autoregressive model's spatial dependence parameter was introduced in Li et al. (2007). It employs a correction term using the eigenvalues of the spatial weights matrix, and consequently should not be used for large numbers of observations. It also requires that the variable has a mean of zero, and it is assumed that it has been detrended. The spatial weights object is assumed to be row-standardised, that is using default style="W" in nb2listw.
同时自回归模型的空间依赖参数的近似轮廓似然估计(APLE)中引入Li等人。 (2007年)。它采用的修正项,使用的空间权重矩阵的本征值,并且因此不应该被用于大量的观测。它也要求该变量具有均值为零,并假定,它已被除趋势。的空间权重对象被假定为行标准化,使用默认的style="W"在nb2listw。
用法----------Usage----------
aple(x, listw, override_similarity_check=FALSE, useTrace=TRUE)
参数----------Arguments----------
参数:x
a zero-mean detrended continuous variable
一个零均值的非趋势连续变量
参数:listw
a listw object from for example nb2listw
一个listw的对象例如nb2listw
参数:override\_similarity\_check
default FALSE, if TRUE - typically for row-standardised weights with asymmetric underlying general weights - similarity is not checked
默认是false,如果是TRUE - 通常行标准化与不对称相关的一般权重权重 - 相似性是不检查
参数:useTrace
default TRUE, use trace of sparse matrix W %*% W (Li et al. (2010)), if FALSE, use crossproduct of eigenvalues of W as in Li et al. (2007)
默认为true,使用跟踪稀疏矩阵W %*% W(Li等(2010)),如果为FALSE,使用交叉积的特征值WLi等人。 (2007)
Details
详细信息----------Details----------
This implementation has been checked with Hongfei Li's own implementation using her data; her help was very valuable.
实施已经与的鸿飞李自己的实现用她的数据检查,在她的帮助是非常宝贵的。
值----------Value----------
A scalar APLE value.
一个标的APLE值。
(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> <code>nb2listw</code>, <code>aple.mc</code>, <code>aple.plot</code>
实例----------Examples----------
example(wheat)
nbr1 <- poly2nb(wheat, queen=FALSE)
nbrl <- nblag(nbr1, 2)
nbr12 <- nblag_cumul(nbrl)
cms0 <- with(as(wheat, "data.frame"), tapply(yield, c, median))
cms1 <- c(model.matrix(~ factor(c) -1, data=wheat) %*% cms0)
wheat$yield_detrend <- wheat$yield - cms1
isTRUE(all.equal(c(with(as(wheat, "data.frame"),
tapply(yield_detrend, c, median))), rep(0.0, 25),
check.attributes=FALSE))
moran.test(wheat$yield_detrend, nb2listw(nbr12, style="W"))
aple(as.vector(scale(wheat$yield_detrend, scale=FALSE)), nb2listw(nbr12, style="W"))
errorsarlm(yield_detrend ~ 1, wheat, nb2listw(nbr12, style="W"))
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