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

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SpatialFiltering(spdep)
SpatialFiltering()所属R语言包：spdep

                                        Semi-parametric spatial filtering
                                         半参数空间滤波

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function selects eigenvectors in a semi-parametric spatial filtering approach to removing spatial dependence from linear models. Selection is by brute force by finding the single eigenvector reducing the standard variate of Moran's I for regression residuals most, and continuing until no candidate eigenvector reduces the value by more than tol. It returns a summary table from the selection process and a matrix of selected eigenvectors for the specified model.
功能选择向量在一个半参数空间滤波的方法，以消除空间从线性模型的依赖。选择是用蛮力发现的单一特征向量，减少莫兰我的回归残差最标准的变量，并一直持续到没有候选人特征向量的价值减少以上tol。它返回一个汇总表的选择过程和选择的特征向量矩阵为指定的模型。


用法----------Usage----------


SpatialFiltering(formula, lagformula, data = list(), nb, glist = NULL, style = "C",
zero.policy = NULL, tol = 0.1, zerovalue = 1e-04, ExactEV = FALSE,
symmetric = TRUE, alpha=NULL, alternative="two.sided", verbose=NULL)



参数----------Arguments----------

参数：formula
a symbolic description of the model to be fit, assuming a spatial error representation; when lagformula is given, it should include only the response and the intercept term
一个象征性的模型来描述是合适的，假设一个空间误差表示，当lagformula的，它应该只包括响应和截距项


参数：lagformula
An extra one-sided formula to be used when a spatial lag representation is desired; the intercept is excluded within the function if present because it is part of the formula argument, but excluding it explicitly in the lagformula argument in the presence of factors generates a collinear model matrix
一个额外的片面的公式时要使用的空间滞后表示需要拦截被排除在函数内如果存在的话，因为它的公式参数的一部分，但不包括明确在lagformula参数因素的存在产生线的模型矩阵


参数：data
an optional data frame containing the variables in the model
一个可选的数据框包含在模型中的变量


参数：nb
an object of class nb
一个对象的类nb


参数：glist
list of general weights corresponding to neighbours
一般的权重对应的邻居列表


参数：style
style can take values W, B, C, U, and S
style值W，B，C，U，和S


参数：zero.policy
default NULL, use global option value; if FALSE stop with error for any empty neighbour sets, if TRUE permit the weights list to be formed with zero-length weights vectors
默认为空，使用全局选项的值，如果为FALSE停止错误任何空的邻居集，如果真要形成与长度为零的权重向量允许的权重列表


参数：tol
tolerance value for convergence of spatial filtering
空间滤波收敛的公差值


参数：zerovalue
eigenvectors with eigenvalues of an absolute value smaller than zerovalue will be excluded in eigenvector search
特征向量与绝对值小于zerovalue特征值将被排除在特征向量搜索


参数：ExactEV
Set ExactEV=TRUE to use exact expectations and variances rather than the expectation and variance of Moran's I from the previous iteration, default FALSE
设置ExactEV = TRUE使用精确的期望和方差，而不是莫兰我从上一次迭代的期望和方差，默认为FALSE


参数：symmetric
Should the spatial weights matrix be forced to symmetry, default TRUE
空间权重矩阵被迫对称，默认为true


参数：alpha
if not NULL, used instead of the tol= argument as a stopping rule to choose all eigenvectors up to and including the one with a probability value exceeding alpha.
如果不为NULL，而不是使用TOL =参数选择的所有特征向量的概率值超过阿尔法包括一个停止规则。


参数：alternative
a character string specifying the alternative hypothesis, must be one of greater, less or two.sided (default).
一个字符串，指定其他假设，必须是一个的更大的，小于或two.sided的的（默认值）。


参数：verbose
default NULL, use global option value; if TRUE report eigenvectors selected
默认为空，请使用全局选项值，如果特征向量选择TRUE报告


值----------Value----------

An SFResult object, with:
SFResult对象：


参数：selection
a matrix summarising the selection of eigenvectors for inclusion, with columns:     
一个矩阵总结向量列入的选择，与列：

StepStep counter of the selection procedure  
StepStep计数器的选拔程序

SelEvecnumber of selected eigenvector (sorted descending)  
SelEvecnumber选定的特征值（按降序排列）

Evalits associated eigenvalue  
Evalits相关的特征值

MinMivalue Moran's I for residual autocorrelation  
MinMivalue莫兰我残差自相关

ZMinMistandardized value of Moran's I assuming a normal approximation  
ZMinMistandardized值的Moran我假设一个正常的近似

pr(ZI)probability value of the permutation-based standardized deviate for the given value of the alternative argument  
公关（ZI）的概率值的置换基于标准化偏离为给定的值替代的参数

R2R\^2 of the model including exogenous variables and eigenvectors  
R2R \ ^ 2模型的外生变量值和特征向量

gammaregression coefficient of selected eigenvector in fit     The first row is the value at the start of the search  
在适合的第一行中选择的特征向量gammaregression系数的值在开始搜索


参数：dataset
a matrix of the selected eigenvectors in order of selection
所选的特征向量的矩阵，以便选择


（作者）----------Author(s)----------


Yongwan Chun, Michael Tiefelsdorf, Roger Bivand



参考文献----------References----------

<h3>See Also</h3>

实例----------Examples----------


example(columbus)
lmbase <- lm(CRIME ~ INC + HOVAL, data=columbus)
sarcol <- SpatialFiltering(CRIME ~ INC + HOVAL, data=columbus,
nb=col.gal.nb, style="W", ExactEV=TRUE)
sarcol
lmsar <- lm(CRIME ~ INC + HOVAL + fitted(sarcol), data=columbus)
lmsar
anova(lmbase, lmsar)
lm.morantest(lmsar, nb2listw(col.gal.nb))
lagcol <- SpatialFiltering(CRIME ~ 1, ~ INC + HOVAL - 1, data=columbus,
nb=col.gal.nb, style="W")
lagcol
lmlag <- lm(CRIME ~ INC + HOVAL + fitted(lagcol), data=columbus)
lmlag
anova(lmbase, lmlag)
lm.morantest(lmlag, nb2listw(col.gal.nb))

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