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geary.test(spdep)
geary.test()所属R语言包：spdep

                                        Geary's C test for spatial autocorrelation
                                         Geary的C测试的空间自相关

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Geary's test for spatial autocorrelation using a spatial weights matrix in weights list form. The assumptions underlying the test are sensitive to the form of the graph of neighbour relationships and other factors, and results may be checked against those of geary.mc permutations.
Geary的使用空间权重矩阵中的权重列表的形式为空间自相关测试。测试的基本假设是敏感的邻居关系和其他因素的影响图的形式和结果进行核对geary.mc排列。


用法----------Usage----------


geary.test(x, listw, randomisation=TRUE, zero.policy=NULL,
    alternative="greater", spChk=NULL, adjust.n=TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：x
a numeric vector the same length as the neighbours list in listw
一个数值向量相同的长度的邻居列表中listw


参数：listw
a listw object created for example by nb2listw
例如创建一个listw对象的nb2listw


参数：randomisation
variance of I calculated under the assumption of randomisation, if FALSE normality
计算方差，我随机的假设下，如果为FALSE正常


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
默认为空，请使用全局选项的值，如果真没有邻居的滞后值的区域分配了零，如果为FALSE分配NA


参数：alternative
a character string specifying the alternative hypothesis, must be one of "greater" (default), "less" or "two.sided".
一个字符串，指定其他假设，必须是一个“大”（默认），“少”或“two.sided的”。


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：adjust.n
default TRUE, if FALSE the number of observations is not adjusted for no-neighbour observations, if TRUE, the number of observations is adjusted
默认为true，如果为FALSE未调整的若干意见没有邻居的意见，如果为TRUE，观测值的数量进行调整


值----------Value----------

A list with class htest containing the following components:
列表类htest包含以下组件：


参数：statistic
the value of the standard deviate of Geary's C, in the order given in Cliff and Ord 1973, p. 21, which is (EC - C) / sqrt(VC), that is with the sign reversed with respect to the more usual (C - EC) / sqrt(VC); this means that the “greater” alternative for the Geary C test corresponds to the “greater” alternative for Moran's I test.
Geary的c标准的偏离值，摩崖石刻和条例1973，在给定的顺序。 21，这是（EC  -  C）/ SQRT（VC），这是更常见的（C  -  EC）/ SQRT（VC）的符号相反，这意味着替代吉尔里的“大” C测试对应的“大”莫兰我测试的替代。


参数：p.value
the p-value of the test.
的p值的测试。


参数：estimate
the value of the observed Geary's C, its expectation and  variance under the method assumption.
所观察到的Geary的C，其期望和方差的方法假设下的价值。


参数：alternative
a character string describing the alternative hypothesis.
一个字符串，描述了另一种假设。


参数：method
a character string giving the assumption used for calculating  the standard deviate.
一个字符字符串，给出了用于计算的标准偏离假设。


参数：data.name
a character string giving the name(s) of the data.
给予（s）的数据的名称的字符串。


注意----------Note----------

The derivation of the test (Cliff and Ord, 1981, p. 18) assumes that the weights matrix is symmetric. For inherently non-symmetric matrices, such as k-nearest neighbour matrices, listw2U() can be used to make the matrix symmetric. In non-symmetric weights matrix cases, the variance of the test statistic may be negative (thanks to Franz Munoz I for a well documented bug report). Geary's C is affected by non-symmetric weights under normality much more than Moran's I. From 0.4-35, the sign of the standard deviate of C is changed to match Cliff and Ord (1973, p. 21).
测试（摩崖石刻和条例，1981年，第18页）的推导假设的权重矩阵是对称的。对于固有的非对称矩阵，如k-最近邻矩阵，listw2U()可以用来使矩阵对称。在非对称权重矩阵的情况下，检验统计量的方差可能是负（弗朗茨·穆尼奥斯我有据可查的错误报告）。 Geary的c是受非对称的权重远远超过莫兰的一常态下从0.4-35标准的偏离，符号C的改变，以符合摩崖石刻和条例“（1973年，第21页）。


（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>

实例----------Examples----------


data(oldcol)
geary.test(COL.OLD$CRIME, nb2listw(COL.nb, style="W"))
geary.test(COL.OLD$CRIME, nb2listw(COL.nb, style="W"),
randomisation=FALSE)
colold.lags <- nblag(COL.nb, 3)
geary.test(COL.OLD$CRIME, nb2listw(colold.lags[[2]],
style="W"))
geary.test(COL.OLD$CRIME, nb2listw(colold.lags[[3]],
style="W"), alternative="greater")
print(is.symmetric.nb(COL.nb))
coords.OLD <- cbind(COL.OLD$X, COL.OLD$Y)
COL.k4.nb <- knn2nb(knearneigh(coords.OLD, 4))
print(is.symmetric.nb(COL.k4.nb))
geary.test(COL.OLD$CRIME, nb2listw(COL.k4.nb, style="W"))
geary.test(COL.OLD$CRIME, nb2listw(COL.k4.nb, style="W"),
randomisation=FALSE)
cat("Note non-symmetric weights matrix - use listw2U()\n")
geary.test(COL.OLD$CRIME, listw2U(nb2listw(COL.k4.nb,
style="W")))
geary.test(COL.OLD$CRIME, listw2U(nb2listw(COL.k4.nb,
style="W")), randomisation=FALSE)

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