首页基于R写一个实例，实现空间回归模型，包括检验和选择，写明具体步骤和原理（附详细代码以及数据集）

基于R写一个实例，实现空间回归模型，包括检验和选择，写明具体步骤和原理（附详细代码以及数据集）

时间: 2024-06-11 13:10:31 浏览: 144

由于没有提供具体数据集，本文将使用R语言自带的mtcars数据集进行空间回归模型的实现。步骤： 1. 导入数据集 ```r data(mtcars) ``` 2. 安装和加载所需的包 ```r install.packages("spdep") library(spdep) ``` 3. 创建空间权重矩阵 ```r coords <- as.matrix(mtcars[, c("wt", "qsec")]) nb <- knn2nb(knearneigh(coords, k = 5)) W <- nb2listw(nb) ``` 4. 构建空间回归模型 ```r lm_spatial <- spautolm(mpg ~ wt + qsec, data = mtcars, W = W) summary(lm_spatial) ``` 5. 进行Lagrange Multiplier检验 ```r lmtest::lmtest(lm_spatial, test = "LM") ``` 6. 进行Moran's I检验 ```r moran.test(lm_spatial$resid, listw = W) ``` 7. 进行GWR模型选择 ```r options(na.action = "na.fail") gwr.sel(lm_spatial, verbose = TRUE) ``` 完整代码： ```r # 导入数据集 data(mtcars) # 安装和加载所需的包 install.packages("spdep") library(spdep) # 创建空间权重矩阵 coords <- as.matrix(mtcars[, c("wt", "qsec")]) nb <- knn2nb(knearneigh(coords, k = 5)) W <- nb2listw(nb) # 构建空间回归模型 lm_spatial <- spautolm(mpg ~ wt + qsec, data = mtcars, W = W) summary(lm_spatial) # 进行Lagrange Multiplier检验 lmtest::lmtest(lm_spatial, test = "LM") # 进行Moran's I检验 moran.test(lm_spatial$resid, listw = W) # 进行GWR模型选择 options(na.action = "na.fail") gwr.sel(lm_spatial, verbose = TRUE) ``` 参考文献： Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht: Kluwer.

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