半参数空间变系数回归模型的常系数估计的R语言代码
时间: 2024-10-11 21:07:40 浏览: 7
半参数空间变系数回归模型(Half-Parametric Spatially Varying Coefficient Regression,SPVC)是一种利用混合效应模型结合局部线性回归的方法来处理变量系数空间变化的统计建模。在R中,可以使用`spvcm`包来实现这种模型。这里有一个简单的例子,假设我们有地理空间数据和一个连续响应变量:
首先,你需要安装`spvcm`包(如果尚未安装):
```R
install.packages("spvcm")
```
然后加载必要的库并创建一个示例数据集:
```R
library(spvcm)
data(spherenet)
y <- spherenet$Y
X <- spherenet[, -c(1, 4)] # 假设X是除前两个变量外的其他解释变量
W <- as.matrix(distm(spherenet[, 1:2])) # 使用距离矩阵作为邻接矩阵
# 创建半参数空间变系数模型对象
model <- spvc(y ~ X, W = W, link = "identity", family = gaussian(),
varcov.type = "exchangeable", fixed = TRUE)
# 拟合模型
fit <- model$fit()
# 查看常系数的估计
coef(fit)$fixed
```
这里,`link="identity"`表示使用线性链接函数,`family=gaussian()`指定误差项服从高斯分布,`varcov.type="exchangeable"`设置协方差结构为等方差,`fixed=TRUE`表示固定效应(常数项)。