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spgwr::ggwr()ポアソン モデルとログ リンク関数を使用して、一般化された地理的に重み付けされた回帰を適合させるために使用しています。結果はローカル係数推定値を提供しますが、標準誤差 (または t 統計) を取得して疑似 p 値を計算する方法がありません。

SpatialEpi::NYleukemia以下は、データセットを使用したおもちゃの例です。

library(SpatialEpi)
library(spgwr)

## Load data
data(NYleukemia)
population <- NYleukemia$data$population
cases <- ceiling(NYleukemia$data$cases * 100)
centroids <- latlong2grid(NYleukemia$geo[, 2:3])

# data frame
nyleuk <- data.frame(centroids, cases, population) 

# set coordinates as vector
coordny <- cbind(centroids[,1],centroids[,2])

# set a kernel bandwidth
bw <- 0.5

# fit ggwr()
m_pois <- ggwr(cases ~ offset(log(population)),
               data = nyleuk, gweight = gwr.Gauss, 
               adapt = bw, family = poisson(link="log"),  
               type="working", coords = coordny) 

# returns spatial point with coefficients 
# but no standard errors :(
head(m_pois$SDF@data)

係数の標準誤差を取得する方法はありますか?

ありがとう！

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関数を実行するローカル係数から標準誤差を取得できますGWmodel::ggwr.basic。関数spgwr::ggwr()は係数を返しますが、標準誤差は返しません。

于 2021-06-06T15:55:21.670 に答える