R语言 spdep包 similar.listw()函数中文帮助文档(中英文对照)

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similar.listw(spdep)
similar.listw()所属R语言包：spdep

                                        Create symmetric similar weights lists
                                         创建对称类似的权重列表

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

From Ord's 1975 paper, it is known that the Jacobian for SAR models may be found by "symmetrizing" by similarity (the eigenvalues of similar matrices are identical, so the Jacobian is too). This applies only to styles "W" and "S" with underlying symmetric binary neighbour relations or symmetric general neighbour relations (so no k-nearest neighbour relations). The function is invoked automatically within the SAR fitting functions, to call eigen on a symmetric matrix for the default eigen method, or to make it possible to use the Matrix method on weights that can be "symmetrized" in this way.
来自条例的1975年的文章中，它是已知的，可以发现的“对称”的相似性（相似矩阵的本征值是相同的，所以Jacobian的太）的雅可比矩阵的SAR模型。这仅适用于风格与潜在的的对称二元邻居关系或对称的睦邻友好关系（所以没有k-近邻关系）的“W”和“S”。该函数被调用时自动特区内的拟合函数，调用“eigen了一个对称矩阵为默认的固有方法，或以使其能够使用矩阵方法的权重，可以是”对称“这样。


用法----------Usage----------


similar.listw(listw)



参数----------Arguments----------

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


值----------Value----------

a listw object
listw对象


（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)
COL.W <- nb2listw(COL.nb, style="W")
COL.S <- nb2listw(COL.nb, style="S")
sum(log(1 - 0.5 * eigenw(COL.W)))
sum(log(1 - 0.5 * eigenw(similar.listw(COL.W))))
W_J <- as(as_dsTMatrix_listw(similar.listw(COL.W)), "CsparseMatrix")
I <- as_dsCMatrix_I(dim(W_J)[1])
c(determinant(I - 0.5 * W_J, logarithm=TRUE)$modulus)
sum(log(1 - 0.5 * eigenw(COL.S)))
sum(log(1 - 0.5 * eigenw(similar.listw(COL.S))))
W_J <- as(as_dsTMatrix_listw(similar.listw(COL.S)), "CsparseMatrix")
c(determinant(I - 0.5 * W_J, logarithm=TRUE)$modulus)

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