model <- spdurbin(y = columbus$CRIME, listw = nb, x = columbus[,c("HOVAL", "INC", "OPEN")], lag = 2, verbose = TRUE),请举出一个可以用于这个函数的数据
时间: 2023-11-30 21:03:01 浏览: 68
这个函数需要的数据包括:
1. 响应变量 y:在这个例子中,响应变量为 columbus 数据集中的 CRIME 列,它是一个数值型变量。
2. 自变量 x:在这个例子中,自变量为 columbus 数据集中的 HOVAL、INC 和 OPEN 列,它们都是数值型变量。
3. 空间权重矩阵 listw:空间权重矩阵是一个描述空间关系的矩阵,它定义了每个地理单元之间的空间联系程度。在这个例子中,可以使用 Columbus 数据集中的邻居矩阵 nb,它是一个 nb 类型的对象。
4. 模型滞后阶数 lag:在这个例子中,模型滞后阶数为 2。
因此,一个可以用于这个函数的数据集可以是类似于 Columbus 数据集的空间数据集,包括响应变量、自变量、空间关系和滞后阶数等信息。
相关问题
model <- spdurbin(y = columbus$CRIME, listw = nb, x = columbus[,c("HOVAL", "INC", "OPEN")], lag = 2, verbose = TRUE),请举出一个可以用于这个函数的较小数据量的数据例子
以下是一个较小的数据集,可以用于`spdurbin`函数的演示:
```R
# 创建一个较小的数据集
data <- data.frame(
CRIME = c(10, 20, 15, 25, 30),
HOVAL = c(100, 200, 150, 250, 300),
INC = c(5, 10, 7.5, 12.5, 15),
OPEN = c(20, 30, 25, 35, 40)
)
# 创建一个邻接矩阵
nb <- matrix(c(
0, 1, 0, 1, 0,
1, 0, 1, 1, 0,
0, 1, 0, 0, 1,
1, 1, 0, 0, 1,
0, 0, 1, 1, 0
), nrow = 5)
# 运行 spdurbin 函数
library(spdep)
model <- spdurbin(y = data$CRIME, listw = nb, x = data[,c("HOVAL", "INC", "OPEN")], lag = 2, verbose = TRUE)
```
这里的数据集只有5个观测值,其中`CRIME`是我们要预测的因变量,`HOVAL`、`INC`和`OPEN`是我们要用于预测的自变量。邻接矩阵`nb`定义了这些观测值之间的空间关系。
r语言,空间杜宾回归,例子
空间杜宾回归(Spatial Durbin Model)是一种空间计量经济学模型,可以用来研究空间依赖性、空间异质性和空间滞后效应等问题。在R语言中,可以使用spdep包来实现空间杜宾回归模型的拟合和推断。
以下是一个简单的例子,演示如何在R语言中使用spdep包来实现空间杜宾回归模型:
```R
# 导入数据和相关包
library(spdep)
data(columbus)
data(columbus.gal)
# 计算空间权重矩阵
nb <- nb2listw(columbus.gal)
# 构建空间杜宾回归模型
model <- spdurbin(y = columbus$CRIME, listw = nb, x = columbus[,c("HOVAL", "INC", "OPEN")],
lag = 2, verbose = TRUE)
# 输出模型结果
summary(model)
```
在这个例子中,我们使用了columbus数据集,该数据集包含了哥伦布市的一些社会经济数据和犯罪率数据。我们首先使用nb2listw函数计算空间权重矩阵,然后使用spdurbin函数拟合空间杜宾回归模型。其中,y表示因变量(犯罪率),listw表示空间权重矩阵,x表示自变量(房屋价值、收入和就业机会),lag表示空间滞后阶数。最后,我们使用summary函数输出模型结果。
需要注意的是,空间杜宾回归模型需要满足一些假设条件,例如误差项的同方差性、正态性和空间独立性等,否则模型的结果可能不可靠。因此,在应用空间杜宾回归模型时,需要仔细检验模型的假设条件是否成立。
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