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

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anova.sarlm(spdep)
anova.sarlm()所属R语言包：spdep

                                        Comparison of simultaneous autoregressive models
                                         同时自回归模型的比较

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

One of a number of tools for comparing simultaneous autoregressive models, in particular nested models. The function is based on anova.lme() for comparing linear mixed models, and follows that function in using the "anova" generic name.
的工具的数量进行比较的同时进行的自回归模型，特别是嵌套模型之一。功能是基于anova.lme()比较线性混合模型，并遵循该功能在使用“方差分析”通用名称。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'sarlm'
anova(object, ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
object is of class sarlm
object类sarlm


参数：...
other objects of class sarlm or class lm
其他类sarlm或类对象的lm


Details

详细信息----------Details----------

If successive models have different numbers of degrees of freedom, a likelihood ratio test will be performed between them. It is important to recall that tests apply to nested models, and this function at least attempts to make sure that the response variable in the models being compared has the same name. Useless results can still be generated when incomparable models are compared, it being the responsibility of the user to check.
如果连续的模型有不同数量的自由度，似然比测试，将它们之间进行。重要的是要记得测试适用于嵌套模型，而这个功能至少尝试，以确保响应变量的模型相比，具有相同的名称。无用的结果仍然可以产生无比的模型进行比较时，用户有责任检查。


值----------Value----------

The function returns a data frame printed by default functions
该函数返回一个数据框打印的默认功能


（作者）----------Author(s)----------


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



参见----------See Also----------

LR.sarlm, AIC
LR.sarlm，AIC


实例----------Examples----------


example(columbus)
lm.mod <- lm(CRIME ~ HOVAL + INC, data=columbus)
lag <- lagsarlm(CRIME ~ HOVAL + INC, data=columbus, nb2listw(col.gal.nb))
mixed <- lagsarlm(CRIME ~ HOVAL + INC, data=columbus, nb2listw(col.gal.nb),
  type="mixed")
error <- errorsarlm(CRIME ~ HOVAL + INC, data=columbus, nb2listw(col.gal.nb))
LR.sarlm(mixed, error)
anova(lag, lm.mod)
anova(lag, error, mixed)
AIC(lag, error, mixed)

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