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

loveR

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

                                        BB join count statistic for k-coloured factors
                                         BB连接数统计为K-有色因素

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The BB join count test for spatial autocorrelation using a spatial weights matrix in weights list form for testing whether same-colour joins occur more frequently than would be expected if the zones were labelled in a spatially random way. 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 joincount.mc permutations.
的BB加入计数试验空间自相关使用空间权重的权重矩阵的列表的形式，用于测试是否相同颜色的连接更频繁地发生比预期的要，如果区在空间上随机的方式进行标记。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joincount.mc排列。


用法----------Usage----------


joincount.test(fx, listw, zero.policy=NULL, alternative="greater", spChk=NULL,
adjust.n=TRUE)
## S3 method for class 'jclist'
print(x, ...)



参数----------Arguments----------

参数：fx
a factor of the same length as the neighbours and weights objects in listw
相同的长度的一个因素的邻居和权重中的对象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：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：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 consistently (up to and including spdep 0.3-28 the adjustment was inconsistent - thanks to Tomoki NAKAYA for a careful bug report)
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一致（到，包括spdep 0.3-28调整是不一致的 - 由于智树中屋进行了认真的bug报告）


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
object to be printed
反对要打印


参数：...
arguments to be passed through for printing
通过对印刷的参数


值----------Value----------

A list with class jclist of lists with class htest for each of the k colours containing the following components:
列表类jclist的列表类htest含有下列成分的k种颜色：


参数：statistic
the value of the standard deviate of the join count statistic.
值的标准偏差的连接数统计。


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


参数：estimate
the value of the observed statistic, its expectation and variance under non-free sampling.
所观察到的统计值，其期望和方差非免费品尝下。


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 method used.
一个字符串提供的方法使用。


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.
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数。


（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)
HICRIME <- cut(COL.OLD$CRIME, breaks=c(0,35,80), labels=c("low","high"))
names(HICRIME) <- rownames(COL.OLD)
joincount.test(HICRIME, nb2listw(COL.nb, style="B"))
joincount.test(HICRIME, nb2listw(COL.nb, style="C"))
joincount.test(HICRIME, nb2listw(COL.nb, style="S"))
joincount.test(HICRIME, nb2listw(COL.nb, style="W"))
by(card(COL.nb), HICRIME, summary)
print(is.symmetric.nb(COL.nb))
coords.OLD <- cbind(COL.OLD$X, COL.OLD$Y)
COL.k4.nb <- knn2nb(knearneigh(coords.OLD, 4))
print(is.symmetric.nb(COL.k4.nb))
joincount.test(HICRIME, nb2listw(COL.k4.nb, style="B"))
cat("Note non-symmetric weights matrix - use listw2U()\n")
joincount.test(HICRIME, listw2U(nb2listw(COL.k4.nb, style="B")))

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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。