空间计量建模-横截面数据建模

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横截面数据建模
数据介绍

本模块将用到columbus数据集，该数据集包含columbus、polys、coords、col.gal.nb和bbs五个对象。

• columbus：数据框，包括1980年俄亥俄州哥伦布市49个观测点的22个变量值；

• polys：polylist对象，表示邻居的边界；

• coords：矩阵，表示多边形中心坐标；

• col.gai.nb：列表，表示邻居列表；

• bbs：矩阵，已被删除。

  
  

建模步骤

1. #调入包
   
2. library(spdep)
   
3. #读入数据
   
4. data("columbus")
   
5. #显示数据文件的内容
   
6. str(columbus)
   
7. #连接数据
   
8. attach(columbus)
   
9. #散点图（演示一下）
   
10. plot(INC, CRIME)
    
11. 
    
12. #估计简单的回归模型
    
13. model0 <- lm(CRIME ~ HOVAL + INC)
    
14. #model0的概要输出
    
15. summary(model0)
    
16. #残差同质性检验
    
17. library(lmtest)
    
18. bptest(model0) #p值为0.0271
    
19. #残差正态性检验
    
20. model0$residuals
    
21. shapiro.test(model0$residuals) #p值为0.4497
    
22. 
    
23. #哥伦布市49个普查区的中心分布
    
24. plot(X, Y)
    
25. #定义权重矩阵（行标准化形式）
    
26. W <- nb2listw(col.gal.nb)
    
27. #残差自相关检验
    
28. lm.morantest(model0, W) #p值为0.0037
    
29. 
    
30. #由于存在异方差和空间自相关，先进行特定备择假设下回归残差的自相关检验
    
31. lm.LMtests(model0, listw = W, test = "all") #SARMA对应的p值为0.0194
    
32. 
    
33. #函数被调入这个包里了
    
34. library(spatialreg)
    
35. #ML方法（同质性）
    
36. model1 <- sacsarlm(CRIME ~ HOVAL + INC, listw = W)
    
37. summary(model1) #LR检验的p值为0.0135
    
38. 
    
39. #需要调入新包
    
40. library(sphet)
    
41. #修正的广义空间两阶段最小二乘法（异质性）
    
42. model2 <- gstslshet(CRIME ~ HOVAL + INC, listw = W)
    
43. summary(model2)
    
44. model2$W #Wald检验统计量的p值为0.0581
    
45. #方差-协方差矩阵的非参数估计（异质性）

复制代码

补充命令

1. #生成空间滞后变量
   
2. WX <- lag.listw(W, X)
   
3. #纯自回归模型
   
4. model4 <- spautolm(CRIME ~ 1, listw = W)
   
5. summary(model4)
   
6. #空间误差模型
   
7. model5 <- errorsarlm(CRIME ~ HOVAL + INC, listw = W)
   
8. summary(model3)
   
9. #空间滞后模型
   
10. model5 <- lagsarlm(CRIME ~ HOVAL + INC, listw = W)
    
11. summary(model5)
    
12. model6 <- lagsarlm(CRIME ~ HOVAL + INC, listw = W, type = "mixed")
    
13. summary(model6)
    
14. model7 <- stsls(CRIME ~ HOVAL + INC, listw = W)
    
15. summary(model7)
    
16. #SARAR模型
    
17. model8 <- sacsarlm(CRIME ~ HOVAL + INC, listw = W)
    
18. summary(model8)
    
19. model9 <- gstsls(CRIME ~ HOVAL + INC, listw = W)
    
20. summary(model9)

复制代码

主要参考《空间计量经济学入门：在R中的应用》，更多关于可视化的操作正在探索中，大家多多交流。

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关键词：横截面数据 数据建模 空间计量 截面数据 横截面

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