空间面板数据分析R的splm包
空间统计方法-空间面板模型及案例分析,R实现代码
空间分析方法-空间面板模型及案例分析1.1 空间面板模型我们生活在时间和空间中，每个事件都在一定的时间和地点发生，因而可以标度出时间和空间坐标，这样的数据可以称为空间面板数据，它是指一定空间单元的时间序列观测。
在研究实际问题时，空间面板数据本身具有更大自由度、更丰富的信息量、更多的变异。
空间面板模型（Spatial Panel Model ）是针对空间面板数据分析而提出的模型。
相对于一般的回归模型及空间回归模型，它能够提参数高估计的有效性。
空间模型在寻求科学解释方面有着重要的作用。
通过空间面板模型，可以更好地结合研究对象的时空分布特征，发现其影响因素及规律。
空间面板模型可分为两类：空间滞后模型和空间误差模型。
（1）空间滞后模型(Spatial Lag Model)空间滞后模型的基础形式为1N 'it ij jt it i itj y W y X δβμε==+++∑（6.2）其中，δ：空间自相关系数，表示空间个体之间的相互作用W ：空间权重矩阵，含义与第七章所述的空间权重矩阵相同123i ,,,N =…，：横截面上的个体（某一区域、范围等），共有N 个 123t ,,,T =…，：表示时间序列上的时点（某一时刻），共有T 个 it y ：在区域i 、时刻t 上的被解释变量itX ：在区域i 、时刻t 上的解释变量 i μ：空间的个体的效应，反映不受时间影响的空间特质。
β：回归系数it ε：与时间和空间都有关系的随机误差项，其均值为0，方差为2σ，独立同分布。
空间滞后模型主要在传统面板模型的基础上考虑了空间上的自相关，可以度量不同空间个体的相互影响。
（2） 空间误差模型（Spatial Error Model ）空间误差模型基本形式为'it it i ity X βμϕ=++ 1N it ij jt itj W ϕρϕε==+∑其中：ρ：空间自相关系数，反映回归残差之间空间相关性的程度。
r语言含多变点的面板数据回归模型
面板数据回归模型是统计学中的一个重要概念，其在经济学、社会科学和其他领域的研究中都发挥着重要作用。
而r语言作为一种强大的统计分析工具，能够有效地处理含有多变点的面板数据，并构建回归模型进行深入分析。
在本文中，我将从简单到复杂、由浅入深地讨论r 语言中含多变点的面板数据回归模型，帮助你更好地理解和运用这一概念。
1. 什么是面板数据回归模型？面板数据是指在同一时间周期内对多个个体（如公司、家庭等）进行多次观测所得到的数据。
而面板数据回归模型则是利用这些数据，建立用于解释因变量和自变量之间关系的统计模型。
在r语言中，我们可以使用各种函数和包来进行面板数据回归模型的建模和分析。
2. r语言中的面板数据处理在r语言中，我们可以使用类似plm包来处理面板数据。
该包提供了丰富的函数和方法，可以帮助我们对面板数据进行整理、转换和分析。
通过使用plm包，我们可以轻松地进行面板数据的描述统计、可视化和基本分析。
3. r语言中的多变点面板数据回归模型当面板数据中同时存在多个自变量和因变量时，我们需要建立多变点的面板数据回归模型。
在r语言中，我们可以使用lme4包和plm包来构建这样的模型，并利用拟合优度指标、系数估计等方法进行模型诊断和评估。
4. 个人观点和理解对于我个人而言，面板数据回归模型在实际研究中具有很高的应用价值。
r语言作为一种强大的统计分析工具，能够有效地处理多变点的面板数据，并帮助我们深入理解个体和时间之间的关系。
通过构建和分析面板数据回归模型，我们可以更好地理解数据背后的规律和关联，为实际决策和政策制定提供有力的支持。
总结而言，r语言中含多变点的面板数据回归模型是一种有力的统计分析工具，能够帮助我们深入理解面板数据中的个体和时间关系。
通过本文的讨论，希望你能更好地掌握这一概念，并在实际研究和应用中灵活运用，为问题的解决提供更深入和全面的视角。
面板数据回归模型是一种统计学中非常重要的建模方法，对于研究个体和时间关系的问题具有很高的适用性。
时空 数据 r语言
时空数据 r语言时空数据R语言时空数据是指具有时间和空间属性的数据,它广泛存在于各个领域,如气象、交通、环境监测等。
处理和分析时空数据对于许多应用领域都是非常重要的。
R语言作为一种强大的统计计算和图形化工具,提供了多种工具包用于处理和分析时空数据。
1. 空间数据处理包:- sp包:提供了空间矢量数据类(如点、线、多边形等)的创建、访问、子集等操作。
- rgdal包:用于读写矢量空间数据格式,如ESRI shapefile、GeoJSON 等。
- raster包:用于读写和处理栅格空间数据。
- sf包:提供了简单特征接口,用于高效处理简单特征集合数据。
2. 时间序列处理包:- zoo包:提供了规整和不规整时间序列数据的处理。
- xts包:扩展了zoo包,用于处理具有时间戳的数据。
- forecast包:用于时间序列预测建模和可视化。
3. 时空数据处理包:- spacetime包:用于处理时空数据,如轨迹数据、点过程等。
- gstat包:用于空间和时空数据的kriging插值。
- trajectories包:用于分析和可视化移动对象轨迹数据。
4. 可视化包:- leaflet包:基于Leaflet JavaScript库的交互式Web地图可视化。
- tmap包:静态地图可视化,支持多种投影方式。
- mapview包:提供了交互式静态地图和动画可视化。
使用R语言处理时空数据的一般步骤包括:数据导入、数据预处理、探索性分析、建模分析和可视化展示。
通过合理选择和组合不同的R包,可以高效地完成时空数据的各种处理和分析任务。
rmisc包使用
rmisc包使用rmisc包是一个基于R语言的统计计算工具包。
它提供了一系列实用的函数和方法，用于数据处理、统计分析、可视化和模型建立等方面。
本文将介绍rmisc包的主要特点和使用方法。
一、rmisc包的主要特点1. 多种数据处理方法：rmisc包支持数据清洗、缺失值处理、离群值处理、变量转换等多种数据处理方法，可以方便地对数据进行预处理。
2. 多种统计分析方法：rmisc包集成了多种统计分析方法，包括线性回归、逻辑回归、聚类分析、主成分分析等，并提供了丰富的参数设置和可视化功能，方便用户进行数据分析。
3. 可视化功能：rmisc包支持多种可视化方法，包括散点图、直方图、箱线图、热力图等，可以帮助用户更加直观地理解数据的分布情况和特征。
4. 模型建立功能：rmisc包提供了多种模型建立方法，包括决策树、支持向量机、神经网络等，可以帮助用户快速建立复杂的预测模型。
二、rmisc包的使用方法1. 安装rmisc包：在R语言中使用如下命令安装rmisc包： install.packages('rmisc')2. 载入rmisc包：在R语言中使用如下命令载入rmisc包： library(rmisc)3. 数据处理：使用如下命令对数据进行清洗和缺失值处理： clean.data <- cleanData(data) #数据清洗imputed.data <- imputeData(data) #缺失值处理4. 统计分析：使用如下命令进行线性回归和逻辑回归分析： linear.model <- lm(y~x1+x2, data=data) #线性回归分析logistic.model <- glm(y~x1+x2, data=data,family=binomial) #逻辑回归分析5. 可视化：使用如下命令进行绘制散点图和箱线图：scatter.plot <- plotScatter(x, y, xlab='x', ylab='y') #散点图绘制box.plot <- plotBox(data, xlab='variable',ylab='value') #箱线图绘制6. 模型建立：使用如下命令进行决策树和支持向量机模型建立：decision.tree <- rpart(y~x1+x2, data=data,method='class') #决策树建立svm.model <- svm(y~x1+x2, data=data) #支持向量机建立以上就是rmisc包的主要特点和使用方法介绍，希望能够对R 语言用户进行数据处理和统计分析提供一些参考和帮助。
R数据分析常用包与函数
【收藏】R数据分析常用包与函数2016-09-26R语言作为入门槛较低的解释性编程语言，受到从事数据分析，数据挖掘工作人员的喜爱，在行业排名中一直保持较高的名次（经常排名第一），下面列出了可用于数据分析、挖掘的R包和函数的集合。
1、聚类常用的包：fpc，cluster，pvclust，mclust基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana基于模型的方法: mclust基于密度的方法: dbscan基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust基于验证的方法: cluster.stats2、分类常用的包：rpart，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree，maptree，survival决策树: rpart, ctree随机森林: cforest, randomForest回归, Logistic回归, Poisson回归: glm, predict, residuals生存分析: survfit, survdiff, coxph3、关联规则与频繁项集常用的包：arules：支持挖掘频繁项集，最大频繁项集，频繁闭项目集和关联规则DRM：回归和分类数据的重复关联模型APRIORI算法，广度RST算法：apriori, drmECLAT算法：采用等价类，RST深度搜索和集合的交集：eclat4、序列模式常用的包：arulesSequencesSPADE算法：cSPADE5、时间序列常用的包：timsac时间序列构建函数：ts成分分解: decomp, decompose, stl, tsr6、统计常用的包：Base R, nlme方差分析: aov, anova假设检验: t.test, prop.test, anova, aov线性混合模型：lme主成分分析和因子分析：princomp7、图表条形图: barplot饼图: pie散点图: dotchart直方图: hist箱线图boxplotQQ图: qqnorm, qqplot, qqlineBi-variate plot: coplot树图: rpartParallel coordinates: parallel, paracoor, parcoord热图, contour: contour, filled.contour其他图: stripplot, sunflowerplot, interaction.plot, matplot, fourfoldplot, assocplot, mosaicplot8、数据操作缺失值：na.omit变量标准化：scale变量转置：t抽样：sample其他：aggregate, merge, reshape。
R语言-面板数据分析步骤及流程-
R语⾔-⾯板数据分析步骤及流程-⾯板数据分析步骤及流程-R语⾔2016年08⽉16⽇ 16:49:55 阅读数 47093 ⽂章标签：更多分类专栏：版权声明：本⽂为博主原创⽂章，遵循版权协议，转载请附上原⽂出处链接和本声明。
本⽂链接：⾯板数据⾯板数据（Panel Data），也成平⾏数据，具有时间序列和截⾯两个维度，整个表格排列起来像是⼀个⾯板。
⾯板数据举例：模型说明及分析步骤1、⾸先确定解释变量和因变量；2、R语⾔操作数据格式，部分截图如下，这⾥以index3为因变量，index1与index2为解释变量：##加载相关包install.packages("mice")##缺失值处理install.packages("plm")install.packages("MSBVAR")library(plm)library(MSBVAR)library(tseries)library(xts)library(mice)data<-read.csv("F://分类别//rankdata.csv",header=T,as.is=T)##读取数据123456789102、单位根检验：数据平稳性为避免伪回归，确保结果的有效性，需对数据进⾏平稳性判断。
何为平稳，⼀般认为时间序列提出时间趋势和不变均值（截距）后，剩余序列为⽩噪声序列即零均值、同⽅差。
常⽤的单位根检验的办法有LLC检验和不同单位根的Fisher-ADF检验，若两种检验均拒绝存在单位根的原假设则认为序列为平稳的，反之不平稳（对于⽔平序列，若⾮平稳，则对序列进⾏⼀阶差分，再进⾏后续检验，若仍存在单位根，则继续进⾏⾼阶差分，直⾄平稳，I(0)即为零阶单整，I(N)为N阶单整）。
##单位根检验tlist1<-xts(data$index1,as.Date(data$updatetime))adf.test(tlist1)tlist2<-xts(data$index2,as.Date(data$updatetime))adf.test(tlist2)123453、协整检验/模型修正单位根检验之后，变量间是同阶单整，可进⾏协整检验，协整检验是⽤来考察变量间的长期均衡关系的⽅法。
R数据分析：如何给结构方程画路径图，tidySEM包详解
R数据分析：如何给结构⽅程画路径图，tidySEM包详解之前⼀直是⽤semPlot这个包给来进⾏结构⽅程模型的路径绘制，⾃从⽤了tidySEM这个包后就发现之前那个包不⾹了，今天就给⼤家分享⼀下tidySEM。
这个包的很⼤特点就是所有的画图原始都是存在数据框中的，这样以来我们就可以像编辑excel⼀样改变图中元素的位置，⾮常的个性化。
例⼦说明画图之前我们需要有⼀个画图的对象fit，也就是你的拟合成功的SEM模型第⼆步是要将这个对象的图中的可以编辑的节点通过get_nodes(fit)得到，或者通过get_edges(fit)得到可以编辑的边然后⽤get_layout()设定你想要的个性化布局第四步就是⽤graph_sem出图了先跑个CFA试试⼿？library(lavaan)HS.model <- ' visual =~ x1 + x2 + x3textual =~ x4 + x5 + x6speed =~ x7 + x8 + x9 'fit <- cfa(HS.model, data=HolzingerSwineford1939)上⾯的代码运⾏后就可以得到⼀个完整的验证性因⼦分析的结果对象fit，我们可以先画出这个对象的默认路径图，代码如下：graph_sem(model = fit)运⾏后即可得到图：这个图其实挺不错的啦，不过我还是想⾃⼰编辑⼀下图的布局，怎么做呢？我先使⽤get_layout()把现在的布局提取出来，提出来后是⼀个矩阵，这个矩阵和图上⾯的元素是对应的，空⽩处就对应的是“NA”，提取布局的代码如下：get_layout(fit)结果如下，可以看到图中各个元素都对应在⼀个3*8的矩阵中，元素的位置就是我们画出图的位置：空⽩部分就全是NA：我们改动图布局的原理就是改这个矩阵，⽐如我现在就想三个因⼦放在同⼀个⽔平，我就可以规定如下的矩阵：lay <- get_layout( NA, "textual", NA, NA, "speed", NA, NA, "visual", NA,NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,"x1", "x2", "x3","x4", "x5", "x6", "x7", "x8", "x9",rows = 3 )这个矩阵的意思就是3个潜变量全部放在第⼀⾏，空⼀⾏之后放9个显变量，我们出图试试看是不是这个效果：graph_sem(fit, layout = lay)看到没，完全没有问题，⼤家也可以⾃⼰调⼀调试⼀试哈。
在R语言中进行面板数据分析
在R语言中进行面板数据分析面板数据（Panel Data）是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。
它有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。
面板数据模型的选择通常有三种形式：第一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。
如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。
第二种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。
如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数。
该模型刻画了不同个体的特殊影响，而且这个影响不随样本变化。
第三种是随机效应模型（Random Effects Regression Model）。
如果固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，并且这两个随机误差项都服从正态分布，则固定效应模型就变成了随机效应模型。
该模型刻画了不同个体的特殊影响，但这个影响会随样本变化。
首先载入程序包和数据library(plm)将数据转成可处理的面板格式，特别要注意标明个体名和时间名pgr <- plm.data(data, index = c("firm", "year"))先用混合估计模型进行估计gr_pool <- plm(LOGOUT ~ LOGLABOR + LOGKAP, data = pgr,model = "pooling")再用固定效应模型进行估计gr_fe <- plm(LOGOUT ~ LOGLABOR + LOGKAP, data = pgr,model = "within")如果要判断固定效应模型是否比混合估计模型更好，可采用F检验pFtest(gr_fe, gr_pool)最后我们用随机效应模型进行估计gr_re <- plm(LOGOUT ~ LOGLABOR + LOGKAP, data = pgr,model = "random", random.method = "swar")summary(gr_re)要判断随机效应模型是否与固定效应模型有区别，可采用Hausman检验phtest(gr_re, gr_fe)1 / 1。
在R语言中进行面板数据分析
在R语言中进行面板数据分析面板数据分析是一种统计方法，用于分析面板数据集，也称为长期时间序列数据。
面板数据集包含多个个体（如公司、城市或个人）在多个时间点上的多个变量观测值。
面板数据分析可以提供更多的信息，因为它能够考虑到个体之间的差异、时间的趋势以及个体与时间的交互作用。
1. plm包：plm包是一个用于面板数据分析的强大工具包。
它提供了一些常用的面板数据分析函数，例如固定效应模型（Fixed Effects Model）、随机效应模型（Random Effects Model）和差分法（First Difference）等。
使用plm包，可以进行面板数据的描述性统计、可视化和回归分析等。
2. pglm包：pglm包是一个用于面板数据的广义线性模型工具包。
它能够处理具有不同误差分布的面板数据集，例如二项分布、泊松分布和负二项分布等。
pglm包还提供了一些有用的函数，例如对数似然比检验、预测和模型诊断等。
3. panelvar包：panelvar包是一个用于面板向量自回归模型（Panel Vector Autoregression Model，PVAR）分析的工具包。
PVAR模型是一种可以同时考虑面板数据内外部动态关系的方法。
使用panelvar 包，可以估计和预测面板数据的VAR模型，并进行脉冲响应分析等。
4. felm函数：felm函数是plm包中的一个常用函数，用于估计固定效应模型。
固定效应模型是一种在面板数据分析中常用的方法，用于控制个体固定效应的影响。
felm函数可以进行固定效应模型的估计，并提供了一些有用的统计量，例如系数估计值和显著性检验等。
在进行面板数据分析时，通常需要先进行数据准备和变换，然后根据具体问题选择适当的模型和方法。
以下是一个面板数据分析的基本步骤：1.数据准备：首先，将面板数据导入R环境中，并进行必要的数据处理和变换。
例如，处理缺失值、删除异常值、标准化变量等。
2. 描述性统计和可视化：对面板数据进行描述性统计和可视化，以了解数据的基本特征和趋势。
R的应用领域包介绍
R的应用领域包介绍 By R-FoxAnalysis of Pharmacokinetic Data 药物（代谢）动力学数据分析网址：/web/views/Pharmacokinetics.html维护人员：Suzette Blanchard版本：2008-02-15翻译：R-fox, 2008-04-12药物（代谢）动力学数据分析的主要目的是用非线性浓度时间曲线（concentration time curve）或相关的总结（如曲线下面积）确定给药方案（dosing regimen）和身体对药物反应间的关系。
R基本包里的nls()函数用非线性最小二乘估计法估计非线性模型的参数，返回nls类的对象，有 coef()，formula()， resid()，print()， summary()，AIC()，fitted() and vcov()等方法。
在主要目的实现后，兴趣就转移到研究属性（如：年龄、体重、伴随用药、肾功能）不同的人群是否需要改变药物剂量。
在药物（代谢）动力学领域，分析多个个体的组合数据估计人群参数被称作群体药动学（population PK）。
非线性混合模型为分析群体药动学数据提供了自然的工具，包括概率或贝叶斯估计方法。
nlme包用Lindstrom和Bates提出的概率方法拟合非线性混合效应模型(1990, Biometrics 46, 673-87)，允许nested随机效应（nested random effects），组内误差允许相关的或不等的方差。
返回一个nlme类的对象表示拟合结果，结果可用print()，plot()和summary() 方法输出。
nlme对象给出了细节的结果信息和提取方法。
nlmeODE包组合odesolve包和nlme包做混合效应建模，包括多个药动学/药效学(PK/PD)模型。
面版数据(panel data)的贝叶斯估计方法在CRAN的Bayesian Inference任务列表里有所描述（/web/views/Bayesian.html）。
1.splom——展示矩阵数据[共2页]
![1.splom——展示矩阵数据[共2页]](https://img.taocdn.com/s3/m/0a8ef75571fe910ef02df8bb.png)
第8章数据可视化—绘图 193 1．splom——展示矩阵数据
lattice功能包有一个类似函数，即splom，可以展示矩阵数据。
splom函数仅要求展示一个矩阵以便使用，且系统自动默认为一个有用的图形。
此外，还有一些附加的可选参数，可用来调节标记和子图形。
此数据集的调用如下所示：
> library(lattice)
> splom(data)
所生成的图形与之前的图形类似，且包含下列信息：
• splom将上行对角线作为标记描述符使用。
•所有子图形都有比例尺信息。
•数据点的默认颜色是蓝色，看起来有些古怪。
总的来说，我更喜欢之前的pairs显示方式：。
R语言常用计量分析包
R语言常用计量分析包CRAN任务视图：计量经济学线形回归模型（Linear regression models）线形模型可用stats包中lm()函数通过OLS来拟合，该包中也有各种检验方法用来比较模型，如：summary() 和anova()。
lmtest包里的coeftest()和waldtest()函数是也支持渐近检验（如：z检验而不是检验，卡方检验而不是F检验）的类似函数。
car包里的linear.hypothesis()可检验更一般的线形假设。
HC和HAC协方差矩阵的这些功能可在sandwich包里实现。
car和lmtest包还提供了大量回归诊断和诊断检验的方法。
工具变量回归（两阶段最小二乘）由AER包中的ivreg()提供，其另外一个实现sem包中的tsls()。
微观计量经济学（Microeconometrics）许多微观计量经济学模型属于广义线形模型，可由stats包的glm()函数拟合。
包括用于选择类数据（choice data）的Logit和probit模型，用于计数类数据（count data）的poisson模型。
这些模型回归元的值可用effects获得并可视化。
负二项广义线形模型可由MASS包的glm.nb()实现。
aod包提供了负二项模型的另一个实现，并包含过度分散数据的其它模型。
边缘（zero-inflated）和hurdle计数模型可由pscl包提供。
多项响应（Multinomial response）：特定个体协变量（individual-specific covariates）多项模型只能由nnet包中multinom()函数提供。
mlogit包实现包括特定个体和特定选择（choice-specific）变量。
多项响应的广义可加模型可由VGAM包拟合。
针对多项probit模型的贝叶斯方法由MNP包提供，各种贝叶斯多项模型（包括logit和probit）在bayesm包中可得。
r横截面空间计量
r横截面空间计量
横截面空间计量是空间计量学的一个分支，主要研究横截面数据
（即同一时间点或短时间内的不同个体或区域的数据）的空间依赖
性和空间异质性。
在R语言中，可以使用一些特定的包和函数来进
行横截面空间计量的分析。
以下是一些常用的R包和函数：
1.spdep包：用于空间权重矩阵的生成和空间统计分析，包括全局
和局部的空间自相关分析、空间权重矩阵的可视化等。
常用的函数包括lw()（生成空间权重矩阵）、moran()（计算莫兰指数）
等。
2.sp包：用于空间数据的读取、处理和可视化，包括点、线、面
等类型的空间数据。
常用的函数包括readGDAL()（读取地理数
据）、spplot()（绘制地图）等。
3.rgdal包：用于读写地理信息系统（GIS）格式的数据，包括
Shapefile、GeoJSON等格式。
常用的函数包括readOGR()（读
取Shapefile格式数据）、writeOGR()（写入Shapefile格式数据）等。
4.raster包：用于栅格数据的处理和分析，包括遥感影像、数字高
程模型等。
常用的函数包括raster()（读取栅格数据）、extract()（提取栅格数据）等。
5.rgdal和raster包中还有一些函数可以用于空间插值、空间回归
分析等，如ginterp()（全局插值）、gstat()（全局统计）、lsei()（局部空间回归）等。
以上是一些常用的R包和函数，具体使用方法可以参考相关文档和
教程。
sp包的文档：空间数据的类和方法说明书
Classes and Methods for Spatial Data:the sp PackageEdzer Pebesma*Roger S.BivandFeb2005Contents1Introduction2 2Spatial data classes2 3Manipulating spatial objects33.1Standard methods (3)3.2Spatial methods (4)4Spatial points44.1Points without attributes (4)4.2Points with attributes (7)5Grids115.1Creating grids from topology (11)5.2Creating grids from points (13)5.3Gridded data with attributes (14)5.4Are grids stored as points or as matrix/array? (15)5.5Row and column selection of a region (16)6Lines176.1Building line objects from scratch (17)6.2Building line objects with attributes (18)7Polygons197.1Building from scratch (19)7.2Polygons with attributes (20)*Institute for Geoinformatics,University of Muenster,Heisenbergstraÿe2,48149Münster, Germany.*****************************Economic Geography Section,Department of Economics,Norwegian School of Economics and Business Administration,Breiviksveien40,N-5045Bergen,Norway; *******************18Importing and exporting data211IntroductionThe sp package provides classes and methods for dealing with spatial data in R1.The spatial data structures implemented include points,lines,polygons and grids;each of them with or without attribute data.We have chosen to use S4classes and methods style(Chambers,1998)to allow validation of ob-jects created.Although we mainly aim at using spatial data in the geographical (two-dimensional)domain,the data structures that have a straightforward im-plementation in higher dimensions(points,grids)do allow this.From the package home page on CRAN,https:/// package=sp,links to a graph gallery with R code,and the development source tree are found.This vignette describes the classes,methods and functions provided by sp. Instead of manipulating the class slots(components)directly2,we provide meth-ods and functions to create or modify the classes from elementary types such as matrices,data.frame s or lists and convert them back to any of these types. Also,coercion(type casting)from one class to the other is provided,where relevant.Package sp is loaded by>library(sp)2Spatial data classesThe spatial data classes implemented are points,grids,lines,rings and poly-gons.Package sp provides classes for the spatial-only information(the topol-ogy),e.g.SpatialPoints,and extensions for the case where attribute informa-tion stored in a data.frame is available for each spatial entity(e.g.for points, the SpatialPointsDataFrame).The available data classes are: 1The motivation to write this package was born on a pre-conference spatial data workshop during DSC2003.At that time,the advantage of having multiple R packages for spatial statistics seemed to be hindered by a lack of a uniform interface for handling spatial data. Each package had its own conventions on how spatial data were stored and returned.With this package,and packages supporting the classes provided here,we hope that R with its extension packages becomes more coherent for analyzing di erent types of spatial data.2which is possible,but not recommended because validity of resulting objects is no longer veri ed2data type class attributes containspoints SpatialPoints No Spatialpoints SpatialPointsDataFrame data.frame SpatialPoints multipoints SpatialMultiPoints No Spatialmultipoints SpatialMultiPointsDataFrame data.frame SpatialMultiPoints pixels SpatialPixels No SpatialPointspixels SpatialPixelsDataFrame data.frame SpatialPixelsSpatialPointsDataFrame full grid SpatialGrid No SpatialPixelsfull grid SpatialGridDataFrame data.frame SpatialGridline Line Nolines Lines No Line listlines SpatialLines No Spatial,Lines list lines SpatialLinesDataFrame data.frame SpatialLines polygons Polygon No Linepolygons Polygons No Polygon listpolygons SpatialPolygons No Spatial,Polygons list polygons SpatialPolygonsDataFrame data.frame SpatialPolygonsThe class Spatial only holds metadata common to all derived classes(bound-ing box,coordinate reference system),and is of convenient for de ning methodsthat are common to all derived classes.In the following sections we will showhow we can create objects of these classes from scratch or from other objects,and which methods and functions are available to them.3Manipulating spatial objectsAlthough entries in spatial objects are in principle accessible through their slotname,e.g.x@coords contains the coordinates of an object of class or extending SpatialPoints,we strongly encourage users to access the data by using func-tions and methods,in this case coordinates(x)to retrieve the coordinates.3.1Standard methodsSelecting,retrieving or replacing certain attributes in spatial objects with at-tributes is done using standard methods[select"rows"(features)and/or columns in the data attribute table;e.g.meuse[1:2,"zinc"]returns a SpatialPointsDataFrame with the rsttwo points and an attribute table with only variable"zinc".[[extracts a column from the data attribute table[[<-assign or replace a column in the data attribute table.3Other methods available are:plot,summary,print,dim and names(operateon the data.frame part),as.data.frame,as.matrix and image(for gridded data),lines(for line data),points(for point data),subset(points and grids),stack(point and grid data.frames),over for spatial joins,spplot,and length (number of features).3.2Spatial methodsA number of spatial methods are available for the classes in sp:dimensions(x)returns number of spatial dimensionsy=spTransform(x,CRS("+proj=longlat+datum=WGS84"))convert ortransform from one coordinate reference system(geographic projection)to another(requires package rgdal to be installed)bbox(x)returns a matrix with the coordinates bounding box;the dimen-sions form rows,min/max form the columnscoordinates(x)returns a matrix with the spatial coordinatesgridded(x)tells whether x derives from SpatialPixels,or when used inassignment,coerces a SpatialPoints object into a SpatialPixels object.spplot(x)plots attributes,possibly in combination with other types ofdata(points,lines,grids,polygons),and possibly in as a conditioning plotfor multiple attributesover(x,y)retrieve index or attributes of y corresponding(intersecting)with spatial locations of x.spsample(x)samples point coordinates in the continuous space of SpatialPolygons,a gridded area,or along a SpatialLines.Subsetting and sample can beused to randomly subsample full spatial entities.geometry(x)strips the data.frame,and returns the geometry-only object4Spatial points4.1Points without attributesWe can generate a set of10points on the unit square[0,1]×[0,1]by>xc=round(runif(10),2)>yc=round(runif(10),2)>xy=cbind(xc,yc)>xy4xc yc[1,]0.670.30[2,]0.960.62[3,]0.920.91[4,]0.770.85[5,]0.720.46[6,]0.740.39[7,]0.630.64[8,]0.190.72[9,]0.700.20[10,]0.370.28this10×2matrix can be converted into a SpatialPoints object by>xy.sp=SpatialPoints(xy)>xy.spclass:SpatialPointsfeatures:10extent:0.19,0.96,0.2,0.91(xmin,xmax,ymin,ymax) crs:NA>plot(xy.sp,pch=2)The plot is shown in gure1.We can retrieve the coordinates from xy.sp by>=coordinates(xy.sp)>class()[1]"matrix""array">dim()[1]102and other methods retrieve the bounding box,the dimensions,select points(not dimensions or columns),coerce to a data.frame,or print a summary:>bbox(xy.sp)min maxxc0.190.96yc0.200.91>dimensions(xy.sp)[1]25Figure1:plot of SpatialPoints object;aspect ratio of x and y axis units is16>xy.sp[1:2]class:SpatialPointsfeatures:2extent:0.67,0.96,0.3,0.62(xmin,xmax,ymin,ymax) crs:NA>xy.df=as.data.frame(xy.sp)>class(xy.df)[1]"data.frame">dim(xy.df)[1]102>summary(xy.sp)Object of class SpatialPointsCoordinates:min maxxc0.190.96yc0.200.91Is projected:NAproj4string:[NA]Number of points:104.2Points with attributesOne way of creating a SpatialPointsDataFrame object is by building it from a a SpatialPoints object and a data.frame containing the attributes:>df=data.frame(z1=round(5+rnorm(10),2),z2=20:29)>dfz1z21 3.10202 4.15213 3.68224 4.45235 6.62246 5.57257 3.66268 3.75279 5.1928105.0229>xy.spdf=SpatialPointsDataFrame(xy.sp,df)>xy.spdf7class:SpatialPointsDataFramefeatures:10extent:0.19,0.96,0.2,0.91(xmin,xmax,ymin,ymax)crs:NAvariables:2names:z1,z2min values: 3.1,20max values:6.62,29>summary(xy.spdf)Object of class SpatialPointsDataFrameCoordinates:min maxxc0.190.96yc0.200.91Is projected:NAproj4string:[NA]Number of points:10Data attributes:z1z2Min.:3.100Min.:20.001st Qu.:3.6971st Qu.:22.25Median:4.300Median:24.50Mean:4.519Mean:24.503rd Qu.:5.1473rd Qu.:26.75Max.:6.620Max.:29.00>dimensions(xy.spdf)[1]2>xy.spdf[1:2,]#selects row1and2class:SpatialPointsDataFramefeatures:2extent:0.67,0.96,0.3,0.62(xmin,xmax,ymin,ymax)crs:NAvariables:2names:z1,z2min values: 3.1,20max values:4.15,21>xy.spdf[1]#selects attribute column1,along with the coordinates class:SpatialPointsDataFramefeatures:108extent:0.19,0.96,0.2,0.91(xmin,xmax,ymin,ymax)crs:NAvariables:1names:z1min values: 3.1max values:6.62>xy.spdf[1:2,"z2"]#select row1,2and attribute"z2"class:SpatialPointsDataFramefeatures:2extent:0.67,0.96,0.3,0.62(xmin,xmax,ymin,ymax)crs:NAvariables:1names:z2min values:20max values:21>xy.df=as.data.frame(xy.spdf)>xy.df[1:2,]z1z2xc yc13.10200.670.3024.15210.960.62>=coordinates(xy.spdf)>class()[1]"matrix""array">dim()[1]102A note on selection with[:the behaviour is as much as possible copied from that of data.frame s,but coordinates are always sticky and a SpatialPointsDataFrame is always returned;drop=FALSE is not allowed.If coordinates should be dropped, use the as.data.frame method and select the non-coordinate data,or use[[ to select a single attribute column(example below).SpatialPointsDataFrame objects can be created directly from data.frames by specifying which columns contain the coordinates:>df1=data.frame(xy,df)>coordinates(df1)=c("xc","yc")>df1class:SpatialPointsDataFramefeatures:109extent:0.19,0.96,0.2,0.91(xmin,xmax,ymin,ymax)crs:NAvariables:2names:z1,z2min values: 3.1,20max values:6.62,29or>df2=data.frame(xy,df)>coordinates(df2)=~xc+yc>df2[1:2,]class:SpatialPointsDataFramefeatures:2extent:0.67,0.96,0.3,0.62(xmin,xmax,ymin,ymax)crs:NAvariables:2names:z1,z2min values: 3.1,20max values:4.15,21>as.data.frame(df2)[1:2,]xc yc z1z210.670.303.102020.960.624.1521Note that in this form,coordinates by setting(specifying)the coordinates promotes its argument,an object of class data.frame to an object of class SpatialPointsDataFrame.The method as.data.frame coerces back to the original data.frame.When used on a right-hand side of an equation,coordinates retrieves the matrix with coordinates:>coordinates(df2)[1:2,]xc yc10.670.3020.960.62Elements(columns)in the data.frame part of an object can be manipulated (retrieved,assigned)directly:>df2[["z2"]][1]20212223242526272829>df2[["z2"]][10]=20>df2[["z3"]]=1:10>summary(df2)10Object of class SpatialPointsDataFrameCoordinates:min maxxc0.190.96yc0.200.91Is projected:NAproj4string:[NA]Number of points:10Data attributes:z1z2z3Min.:3.100Min.:20.00Min.:1.001st Qu.:3.6971st Qu.:21.251st Qu.:3.25Median:4.300Median:23.50Median:5.50Mean:4.519Mean:23.60Mean:5.503rd Qu.:5.1473rd Qu.:25.753rd Qu.:7.75Max.:6.620Max.:28.00Max.:10.00Plotting attribute data can be done by using either spplot to colour symbols,or bubble which uses symbol size:>bubble(df2,"z1",key.space="bottom")>spplot(df2,"z1",key.space="bottom")the resulting plots are shown in gure2.5GridsPackage sp has two classes for grid topology:SpatialPixels and SpatialGrid.The pixels form stores coordinates and is for partial grids,or unordered points;the SpatialGrid form does not store coordinates but holds full grids(i.e., SpatialGridDataFrame holds attribute values for each grid cell).Objects canbe coerced from one representation to the other.5.1Creating grids from topologyWhen we know the o set,the cell sizes and the dimensions of a grid,we canspecify this by using the function GridTopology:>gt=GridTopology(cellcentre.offset=c(1,1,2),cellsize=c(1,1,1),cells.dim=c(3,4,6)) >grd=SpatialGrid(gt)>summary(grd)Object of class SpatialGridCoordinates:min max[1,]0.53.5[2,]0.54.511z13.13.6984.35.1486.62[3.1,3.804](3.804,4.508](4.508,5.212](5.212,5.916] (5.916,6.62]Figure2:plot of SpatialPointsDataFrame object,using symbol size(bubble, top)or colour(spplot,bottom)12[3,]1.57.5Is projected:NAproj4string:[NA]Grid attributes:cellcentre.offset cellsize cells.dim111321143216The grid parameters can be retrieved by the function>gridparameters(grd)cellcentre.offset cellsize cells.dim1113211432165.2Creating grids from pointsIn the following example a three-dimensional grid is constructed from a set of point coordinates:>pts=expand.grid(x=1:3,y=1:4,z=2:7)>grd.pts=SpatialPixels(SpatialPoints(pts))>summary(grd.pts)Object of class SpatialPixelsCoordinates:min maxx0.53.5y0.54.5z1.57.5Is projected:NAproj4string:[NA]Number of points:72Grid attributes:cellcentre.offset cellsize cells.dimx113y114z216>grd=as(grd.pts,"SpatialGrid")>summary(grd)Object of class SpatialGridCoordinates:min max13x0.53.5y0.54.5z1.57.5Is projected:NAproj4string:[NA]Grid attributes:cellcentre.offset cellsize cells.dimx113y114z216Note that when passed a points argument,SpatialPixels accepts a tolerance (default10*.Machine$double.eps)to specify how close the points have to be to being exactly on a grid.For very large coordinates,this value may have to be increased.A warning is issued if full rows and/or columns are missing.5.3Gridded data with attributesSpatial,gridded data are data with coordinates on a regular lattice.To form such a grid we can go from coordinates:>attr=expand.grid(xc=1:3,yc=1:3)>grd.attr=data.frame(attr,z1=1:9,z2=9:1)>coordinates(grd.attr)=~xc+yc>gridded(grd.attr)[1]FALSE>gridded(grd.attr)=TRUE>gridded(grd.attr)[1]TRUE>summary(grd.attr)Object of class SpatialPixelsDataFrameCoordinates:min maxxc0.53.5yc0.53.5Is projected:NAproj4string:[NA]Number of points:9Grid attributes:cellcentre.offset cellsize cells.dimxc113yc113Data attributes:14z1z2Min.:1Min.:11st Qu.:31st Qu.:3Median:5Median:5Mean:5Mean:53rd Qu.:73rd Qu.:7Max.:9Max.:9Package raster provides dedicated methods to deal with raster data,and can deal with grids that are too large to be stored in memory.5.4Are grids stored as points or as matrix/array?The form in which gridded data comes depends on whether the grid was created from a set of points or from a matrix or external grid format(e.g.read through rgdal).Retrieving the form,or conversion to another can be done by as(x, "class"),or by using the function fullgrid:>fullgrid(grd)[1]TRUE>fullgrid(grd.pts)[1]FALSE>fullgrid(grd.attr)[1]FALSE>fullgrid(grd.pts)=TRUE>fullgrid(grd.attr)=TRUE>fullgrid(grd.pts)[1]TRUE>fullgrid(grd.attr)[1]TRUEThe advantage of having grids in cell form is that when a large part of the grid contains missing values,these cells are not stored.In addition,no ordering of grid cells is required.For plotting by a grid with levelplot,this form is required and spplot(for grids a front-end to levelplot)will convert grids that are not in this form.In contrast,image requires a slightly altered version of the the full grid form.A disadvantage of the cell form is that the coordinates for each point have to be stored,which may be prohibitive for large grids.Grids in cell form do have an index to allow for fast transformation to the full grid form.Besides print,summary,plot,objects of class SpatialGridDataFrame have methods for15[select rows(points)and/or columns(variables)[[extract a column from the attribute table[[<-assign or replace a column in the attribute tablecoordinates retrieve the coordinates of grid cellsas.matrix,as.array retrieve the data as a matrix or array.The rst in-dex(rows)is the x-column,the second index(columns)the y-coordinate, di erent attributes the third index.Row index1is the smallest x-coordinate;column index1is the larges y-coordinate(top-to-bottom).as coercion methods for data.frame,SpatialPointsDataFrameimage plot an image of the gridFinally,spplot,a front-end to levelplot allows the plotting of a single grid plot or a lattice of grid plots.5.5Row and column selection of a regionRows/columns selection can be done when gridded data is in the full grid form (as SpatialGridDataFrame).In this form also rows and/or columns can be de-selected(in which case a warning is issued):>fullgrid(grd.attr)=FALSE>grd.attr[1:5,"z1"]Object of class SpatialPixelsDataFrameObject of class SpatialPixelsGrid topology:cellcentre.offset cellsize cells.dimxc113yc113SpatialPoints:xc yc[1,]13[2,]23[3,]33[4,]12[5,]22Coordinate Reference System(CRS)arguments:NAData summary:z1Min.:4.01st Qu.:5.0Median:7.016Mean:6.63rd Qu.:8.0Max.:9.0>fullgrid(grd.attr)=TRUE>grd.attr[1:2,-2,c("z2","z1")]Object of class SpatialGridDataFrameObject of class SpatialGridGrid topology:cellcentre.offset cellsize cells.dimxc122yc212SpatialPoints:xc yc[1,]13[2,]33[3,]12[4,]32Coordinate Reference System(CRS)arguments:NAData summary:z2z1Min.:1.0Min.:4.01st Qu.:2.51st Qu.:5.5Median:3.5Median:6.5Mean:3.5Mean:6.53rd Qu.:4.53rd Qu.:7.5Max.:6.0Max.:9.06Lines6.1Building line objects from scratchIn many instances,line coordinates will be retrieved from external sources.The following example shows how to build an object of class SpatialLines from scratch.Note that the Lines objects have to be given character ID values,and that these values must be unique for Lines objects combined in a SpatialLines object.>l1=cbind(c(1,2,3),c(3,2,2))>l1a=cbind(l1[,1]+.05,l1[,2]+.05)>l2=cbind(c(1,2,3),c(1,1.5,1))>Sl1=Line(l1)>Sl1a=Line(l1a)>Sl2=Line(l2)17>S1=Lines(list(Sl1,Sl1a),ID="a")>S2=Lines(list(Sl2),ID="b")>Sl=SpatialLines(list(S1,S2))>summary(Sl)Object of class SpatialLinesCoordinates:min maxx13.05y13.05Is projected:NAproj4string:[NA]>plot(Sl,col=c("red","blue"))6.2Building line objects with attributesThe class SpatialLinesDataFrame is designed for holding lines data that havean attribute table(data.frame)attached to it:>df=data.frame(z=c(1,2),s=sapply(slot(Sl,"lines"),function(x)slot(x,"ID")) >Sldf=SpatialLinesDataFrame(Sl,data=df)>summary(Sldf)18Object of class SpatialLinesDataFrameCoordinates:min maxx13.05y13.05Is projected:NAproj4string:[NA]Data attributes:zMin.:1.001st Qu.:1.25Median:1.50Mean:1.503rd Qu.:1.75Max.:2.00Not many useful methods for it are available yet.The plot method only plots the lines,ignoring attribute table values.Suggestions for useful methods are welcome.7Polygons7.1Building from scratchThe following example shows how a set of polygons are built from scratch. Note that Sr4has the opposite direction(anti-clockwise)as the other three (clockwise);it is meant to represent a hole in the Sr3polygon.The default value for the hole colour pbg is"transparent,which will not show,but which often does not matter,because another polygon lls the hole here it is set to"white".Note that the Polygons objects have to be given character ID values,and that these values must be unique for Polygons objects combined in a SpatialPolygons object.>Sr1=Polygon(cbind(c(2,4,4,1,2),c(2,3,5,4,2)))>Sr2=Polygon(cbind(c(5,4,2,5),c(2,3,2,2)))>Sr3=Polygon(cbind(c(4,4,5,10,4),c(5,3,2,5,5)))>Sr4=Polygon(cbind(c(5,6,6,5,5),c(4,4,3,3,4)),hole=TRUE)>Srs1=Polygons(list(Sr1),"s1")>Srs2=Polygons(list(Sr2),"s2")>Srs3=Polygons(list(Sr3,Sr4),"s3/4")>SpP=SpatialPolygons(list(Srs1,Srs2,Srs3),1:3)>plot(SpP,col=1:3,pbg="white")>#plot(SpP)197.2Polygons with attributesPolygons with attributes,objects of class SpatialPolygonsDataFrame,are built from the SpatialPolygons object(topology)and the attributes(data.frame). The s of the attributes data frame are matched with the ID slots of the SpatialPolygons object,and the rows of the data frame will be re-ordered if necessary.>attr=data.frame(a=1:3,b=3:1,s=c("s3/4","s2","s1")) >SrDf=SpatialPolygonsDataFrame(SpP,attr)>as(SrDf,"data.frame")a bs131s222s3/413>spplot(SrDf)201.01.52.02.53.0or,as another way to create the SpatialPolygonsDataFrame object:>SrDf=attr>polygons(SrDf)=SpP8Importing and exporting dataData import and export from external data sources and le formats is han-dled inthe rgdal package in the rst instance,using the available OGR/GDAL drivers for vector and raster data.This keeps the range of drivers up to date, and secures code maintenance through working closely with the open source geospatial community.Mac OSX users unable or unwilling to install rgdal from source after installing its external dependencies will nd some functions in the maptools package to import and export a limited range of formats.ReferencesChambers,J.M.,1998,Programming with data,a guide to the S language.Springer,New York.21。
R语言空间数据处理与分析
ü 空间依赖(spatial dependence)
R语言空间统计分析
Ø 莫兰指数（Moran’s I）
Ø
Ø Geary系数（Geary’s C）
空间自相关（函数包spdep）
R语言空间统计分析
Local Moran's I
Local Geary's C
局部空间自相关（LISA，函数包spdep）
R语言空间数据处理与分析
目录
Ø R语言之于空间数据 Ø R语言空间数据处理 Ø R语言空间数据可视化 Ø R语言空间统计分析 Ø 结语
R语言之于空间数据
遥感影像数据 高程数据
矢量数据 栅格数据
轨迹数据
手机信令数据
签到数据
R语言之于空间数据
R语言空间数据处理
Ø R函数包：
ü maptools:空间数据读写 ü sp：提供Spatial*DataFrame
R语言空间统计分析
Ø 空间回归分析
ü 线性回归分析 ü 地理加权回归分析
R语言空间统计分析
模型选择
参数估计
空间回归分析（函数包GWmodel）
结语
Ø 《R语言空间数据处理与分析实践教程》
ü 专注空间数据的处理与分析主线 ü 以博士阶段积累的一套数据贯穿全书 ü 所有的代码和数据均可下载 ü 配合公众号线上讲解 （GWmodel Lab）
R语言空间数据处理
SpatialPointsDataFrame对象
SpatialLinesDataFrame对象
缓冲区分析（函数包rgeos）
R语言空间数据处理
距离伦敦市A类道路距离不超过100米的LNHP数据点
缓冲区分析（函数包rgeos）
R的应用领域包介绍
R的应用领域包介绍 By R-FoxAnalysis of Pharmacokinetic Data 药物（代谢）动力学数据分析网址：/web/views/Pharmacokinetics.html维护人员：Suzette Blanchard版本：2008-02-15翻译：R-fox, 2008-04-12药物（代谢）动力学数据分析的主要目的是用非线性浓度时间曲线（concentration time curve）或相关的总结（如曲线下面积）确定给药方案（dosing regimen）和身体对药物反应间的关系。
R基本包里的nls()函数用非线性最小二乘估计法估计非线性模型的参数，返回nls类的对象，有 coef()，formula()， resid()，print()， summary()，AIC()，fitted() and vcov()等方法。
在主要目的实现后，兴趣就转移到研究属性（如：年龄、体重、伴随用药、肾功能）不同的人群是否需要改变药物剂量。
在药物（代谢）动力学领域，分析多个个体的组合数据估计人群参数被称作群体药动学（population PK）。
非线性混合模型为分析群体药动学数据提供了自然的工具，包括概率或贝叶斯估计方法。
nlme包用Lindstrom和Bates提出的概率方法拟合非线性混合效应模型(1990, Biometrics 46, 673-87)，允许nested随机效应（nested random effects），组内误差允许相关的或不等的方差。
返回一个nlme类的对象表示拟合结果，结果可用print()，plot()和summary() 方法输出。
nlme对象给出了细节的结果信息和提取方法。
nlmeODE包组合odesolve包和nlme包做混合效应建模，包括多个药动学/药效学(PK/PD)模型。
面版数据(panel data)的贝叶斯估计方法在CRAN的Bayesian Inference任务列表里有所描述（/web/views/Bayesian.html）。
空间面板模型-空间分析
空间面板模型1.1 空间面板模型我们生活在时间和空间中，每个事件都在一定的时间和地点发生，因而可以标度出时间和空间坐标，这样的数据可以称为空间面板数据，它是指一定空间单元的时间序列观测。
在研究实际问题时，空间面板数据本身具有更大自由度、更丰富的信息量、更多的变异。
空间面板模型（Spatial Panel Model ）是针对空间面板数据分析而提出的模型。
相对于一般的回归模型及空间回归模型，它能够提参数高估计的有效性。
空间模型在寻求科学解释方面有着重要的作用。
通过空间面板模型，可以更好地结合研究对象的时空分布特征，发现其影响因素及规律。
空间面板模型可分为两类：空间滞后模型和空间误差模型。
（1）空间滞后模型(Spatial Lag Model)空间滞后模型的基础形式为1N'it ij jt it i itj y W y X δβμε==+++∑（6.2）其中，δ：空间自相关系数，表示空间个体之间的相互作用W ：空间权重矩阵，含义与第七章所述的空间权重矩阵相同 123i ,,,N =…，：横截面上的个体（某一区域、范围等），共有N 个 123t ,,,T =…，：表示时间序列上的时点（某一时刻），共有T 个ity ：在区域i 、时刻t 上的被解释变量 itX ：在区域i 、时刻t 上的解释变量i μ：空间的个体的效应，反映不受时间影响的空间特质。
β：回归系数 itε：与时间和空间都有关系的随机误差项，其均值为0，方差为2σ，独立同分布。
空间滞后模型主要在传统面板模型的基础上考虑了空间上的自相关，可以度量不同空间个体的相互影响。
（2） 空间误差模型（Spatial Error Model ）空间误差模型基本形式为'it it i ity X βμϕ=++1Nit ij jt itj W ϕρϕε==+∑其中：ρ：空间自相关系数，反映回归残差之间空间相关性的程度。
itϕ：自相关的空间误差W ：空间权重矩阵，含义与第七章所述的空间权重矩阵相同 123i ,,,N =…，：横截面上的个体（某一区域、范围等），共有N 个 123t ,,,T =…，：表示时间序列上的时点（某一时刻），共有T 个ity ：在区域i 、时刻t 上的被解释变量 itX ：在区域i 、时刻t 上的解释变量i μ：空间的个体的效应，反映不受时间影响的空间特质。
空间面板数据分析——R的splm包
空间面板数据分析——R的splm包（任建辉，暨南大学）The splm package provides methods for fitting spatial panel data by maximum likelihood and GM.安装R软件及其编辑器Rstudio网址：/下载好Rstudio以后，操作都可以Rstudio中完成了，包括命令的编写、命令运行、图形展示，最方便的要数查看数据了。
R界面Rstudio界面，形如matlab下面进入正题，了解splm包中的数据、命令及结果展示。
所有命令都写在编辑窗口（studio 左上区域），可以单独的运行每行命令，也可选取一段一起执行，点run按钮。
1、首先，安装splm包并导入，命令如下:intall.packages(“splm”)，选择最近的下载点library(splm)> library(splm)载入需要的程辑包：MASS载入需要的程辑包：nlme载入需要的程辑包：spdep载入需要的程辑包：sp载入需要的程辑包：Matrix载入需要的程辑包：plm载入需要的程辑包：bdsmatrix载入程辑包：‘bdsmatrix’下列对象被屏蔽了from ‘package:base’:backsolve载入需要的程辑包：Formula载入需要的程辑包：sandwich载入需要的程辑包：zoo载入程辑包：‘zoo’下列对象被屏蔽了from ‘package:base’:as.Date, as.Date.numeric载入需要的程辑包：spam载入需要的程辑包：gridSpam version 0.40-0 (2013-09-11) is loaded.Type 'help( Spam)' or 'demo( spam)' for a short introductionand overview of this package.Help for individual functions is also obtained by adding thesuffix '.spam' to the function name, e.g. 'help( chol.spam)'.载入程辑包：‘spam’下列对象被屏蔽了from ‘package:bdsmatrix’:backsolve下列对象被屏蔽了from ‘package:base’:backsolve, forwardsolve载入需要的程辑包：ibdreg载入需要的程辑包：car载入需要的程辑包：lmtest载入需要的程辑包：Ecdat载入程辑包：‘Ecdat’下列对象被屏蔽了from ‘package:car’:Mroz下列对象被屏蔽了from ‘package:nlme’:Gasoline下列对象被屏蔽了from ‘package:MASS’:SP500下列对象被屏蔽了from ‘package:datasets’:Orange载入需要的程辑包：maxLik载入需要的程辑包：miscToolsPlease cite the 'maxLik' package as:Henningsen, Arne and Toomet, Ott (2011). maxLik: A package for maximum likelih ood estimation in R. Computational Statistics 26(3), 443-458. DOI 10.1007/s001 80-010-0217-1.If you have questions, suggestions, or comments regarding the 'maxLik' package, please use a forum or 'tracker' at maxLik's R-Forge site:https:///projects/maxlik/Warning message:程辑包‘Matrix’是用R版本3.0.3 来建造的注意：在导入splm时，如果发现还有其他配套的包没有安装，需要先安装。
R语言常用计量分析包介绍
R语言常用计量分析包介绍R语言是一种常用的统计分析工具，它提供了丰富的计量分析包，用于进行统计模型的建立、参数估计和推断。
下面将介绍几个常用的R语言计量分析包。
1. stats包: stats包是R语言自带的包，其中包含了许多经典的统计分析方法。
比如线性回归、多元回归、方差分析、协方差分析和秩和检验等。
这些函数可以帮助研究人员对数据进行建模和分析，并通过显著性检验和模型拟合度指标评估模型的有效性。
2. lmtest包: lmtest包是一个用于对线性模型进行检验的包。
它提供了一系列函数，用于对线性模型的假设进行检验，比如LM检验、F检验、Wald检验和Durbin-Watson检验等。
这些检验能够帮助我们判断模型的合理性和稳健性。
3. car包: car包是一个用于数据分析和统计建模的包。
它提供了许多实用的函数，用于进行多元回归、方差分析、协方差分析、序列分析和因子分析等。
car包还包括了图形可视化函数，能够帮助我们更好地理解模型结果和变量之间的关系。
4. lme4包: lme4包是一个用于线性混合模型的包。
它提供了一系列函数，用于建立和估计包含随机效应的线性模型。
线性混合模型可以处理多层次的数据结构，比如长期面板数据、多层次随机抽样数据和集群抽样数据等。
5. survival包: survival包是一个用于生存分析的包。
生存分析是研究个体生存时间和死亡风险的统计方法。
survival包提供了一系列函数，用于估计生存函数、构建生存模型和进行生存曲线比较。
生存分析可以应用于医学研究、流行病学和社会科学等领域。
6. lmerTest包: lmerTest包是一个基于lme4包的扩展包，用于线性混合模型的假设检验。
lmerTest包提供了一系列函数，用于对线性混合模型的固定效应和随机效应进行显著性检验。
这对于判断模型的有效性和一致性非常重要。
除了上述介绍的几个包，R语言还有许多其他的计量分析包。
比如MASS包可以用于进行多元统计分析和数据降维；cluster包可以用于进行聚类分析和分类分析；foreign包可以用于读取和写入其他软件的数据格式，比如SAS和Stata等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
空间面板数据分析——R的s p l m包（任建辉，暨南大学）The splm package provides methods for fitting spatial panel data by maximum likelihood and GM.安装R软件及其编辑器Rstudio网址：下载好Rstudio以后，操作都可以Rstudio中完成了，包括命令的编写、命令运行、图形展示，最方便的要数查看数据了。
R界面Rstudio界面，形如matlab 下面进入正题，了解splm包中的数据、命令及结果展示。
所有命令都写在编辑窗口（studio左上区域），可以单独的运行每行命令，也可选取一段一起执行，点run按钮。
1、首先，安装splm包并导入，命令如下:intall.packages(“splm”)，选择最近的下载点library(splm)> library(splm)载入需要的程辑包：MASS载入需要的程辑包：nlme载入需要的程辑包：spdep载入需要的程辑包：sp载入需要的程辑包：Matrix载入需要的程辑包：plm载入需要的程辑包：bdsmatrix载入程辑包：‘bdsmatrix’下列对象被屏蔽了from ‘package:base’:backsolve载入需要的程辑包：Formula载入需要的程辑包：sandwich载入需要的程辑包：zoo载入程辑包：‘zoo’下列对象被屏蔽了from ‘package:base’:载入需要的程辑包：spam载入需要的程辑包：gridSpam version 0.40-0 (2013-09-11) is loaded.Type 'help( Spam)' or 'demo( spam)' for a short introductionand overview of this package.Help for individual functions is also obtained by adding thesuffix '.spam' to the function name, e.g. 'help( chol.spam)'.载入程辑包：‘spam’下列对象被屏蔽了from ‘package:bdsmatrix’:backsolve下列对象被屏蔽了from ‘package:base’:backsolve, forwardsolve载入需要的程辑包：ibdreg载入需要的程辑包：car载入需要的程辑包：lmtest载入需要的程辑包：Ecdat载入程辑包：‘Ecdat’下列对象被屏蔽了from ‘package:car’:Mroz下列对象被屏蔽了from ‘package:nlme’:Gasoline下列对象被屏蔽了from ‘package:MASS’:SP500下列对象被屏蔽了from ‘package:datasets’:Orange载入需要的程辑包：maxLik载入需要的程辑包：miscToolsPlease cite the 'maxLik' package as:Henningsen, Arne and Toomet, Ott (2011). maxLik: A package for maximum likelihood es timation in R. Computational Statistics 26(3), 443-458. DOI 10.1007/s00180-010-0217-1.If you have questions, suggestions, or comments regarding the 'maxLik' package, plea se use a forum or 'tracker' at maxLik's R-Forge site:Warning message:程辑包‘Matrix’是用R版本3.0.3 来建造的注意：在导入splm时，如果发现还有其他配套的包没有安装，需要先安装。
2、接着，查看数据及结构，命令如下：data(Produc,package=”Ecdat”)View(Produc)3、引入空间权重矩阵（spatial weights matrix），命令如下data(usaww)Views(usaww)4、空间面板数据的广义矩估计，命令spgmGM<-spgm(log(gsp)~log(pcap)+log(pc)+log(emp)+unemp, data=Produc, listw=usaww, moments=”fullweights”, spatial.error=TRUE)summary(GM)> GM<-spgm(log(gsp)~log(pcap)+log(pc)+log(emp)+unemp,data=Produc,+ listw=usaww,moments="fullweights",spatial.error=TRUE)> summary(GM)Spatial panel fixed effects GM modelCall:spgm(formula = log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp) + unemp,data = Produc, listw = usaww, spatial.error = TRUE, moments = "fullweights") Residuals:Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.-0.14000 -0.01950 -0.00316 0.01530 0.16800Estimated spatial coefficient, variance components and theta:Estimaterho 0.3277625sigma^2_v 0.0012179Coefficients:Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)log(pcap) -0.0022435 0.0262646 -0.0854 0.9319295log(pc) 0.2414979 0.0235826 10.2405 < 2.2e-16 ***log(emp) 0.7813276 0.0283855 27.5256 < 2.2e-16 ***unemp -0.0036026 0.0010094 -3.5691 0.0003582 ***---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 15、空间面板极大似然估计，命令spmlfm<- log(gsp)~log(pcap)+log(pc)+log(emp)+unemp## fixed effects panel with spatial errorsFespaterr<-spml(fm,data=Produc,listw=mat2listw(usaww),model=”within ”,spatial.error=”b”,hess=FALSE)summary(Fespaterr)> fm<-log(gsp)~log(pcap)+log(pc)+log(emp)+unemp> Fespaterr<-spml(fm,data=Produc,listw=mat2listw(usaww),model="within",+ spatial.error="b",hess=FALSE)> summary(Fespaterr)Spatial panel fixed effects error modelCall:spml(formula = fm, data = Produc, listw = mat2listw(usaww), model = "within",spatial.error = "b", hess = FALSE)Residuals:Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.-0.1250 -0.0238 -0.0035 0.0171 0.1880Coefficients:Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)rho 0.5574013 0.0329554 16.9138 < 2e-16 ***log(pcap) 0.0051438 0.0250724 0.2052 0.83745log(pc) 0.2053026 0.0231996 8.8494 < 2e-16 ***log(emp) 0.7822540 0.0278741 28.0638 < 2e-16 ***unemp -0.0022317 0.0010735 -2.0788 0.03764 *---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1##random effects panal with spatial lagRespatlag<-spml(fm,data=Produc,listw=mat2listw(usaww),model=”random ”,spatial.error=”none”,lag=TRUE)summary(Respatlag)> Respatlag<-spml(fm,data=Produc,listw=mat2listw(usaww),model="random",+ spatial.error="none",lag=TRUE)> summary(Respatlag)Spatial panel random effects ML modelCall:spreml(formula = formula, data = data, index = index, w = listw2mat(listw),w2 = listw2mat(listw2), lag = lag, errors = errors, cl = cl)Residuals:Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.1.38 1.57 1.70 1.70 1.802.13Error variance parameters:Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)phi 21.3175 8.3017 2.5678 0.01023 *Spatial autoregressive coefficient:Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)lambda 0.161615 0.029099 5.554 2.793e-08 ***Coefficients:Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)log(pcap) 0.01294505 0.02493997 0.5190 0.6037unemp -0.00579716 0.00089175 -6.5009 7.984e-11 ***---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 16、伴有随机效应和序列误差相关的空间面板模型的极大似然估计，命令speml ##random effects panel with spatial lag and serial error correlation ##optimization method set to “BFGS“Sarsrmod<-spreml(fm,data=Froduc,w=usaww,error=”sr”,lag=TRUE,method =”BFGS”)summary(Sarsrmod)> Sarsrmod<-spreml(fm,data=Produc,w=usaww,error="sr",lag=TRUE,method="BFGS")> summary(Sarsrmod)Spatial panel random effects ML modelCall:spreml(formula = fm, data = Produc, w = usaww, lag = TRUE, errors = "sr",method = "BFGS")Residuals:Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.2.663.02 3.18 3.18 3.31 3.77Error variance parameters:Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)Spatial autoregressive coefficient:Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)lambda 0.302942 0.030376 9.973 < 2.2e-16 ***Coefficients:Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)log(pcap) 0.08257977 0.03617371 2.2829 0.02244 *log(pc) 0.01509919 0.01977324 0.7636 0.44510unemp -0.00270962 0.00065851 -4.1148 3.875e-05 ***---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 17、模型检验（1）bsjktest，Baltigi,Song,Jung, and Koh LM test for spatial panels > bsjktest(fm, data=Produc, listw = usaww, test="C.1")Baltagi, Song, Jung and Koh C.1 conditional testdata: log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp) + unempLM = 0.2617, df = 1, p-value = 0.609alternative hypothesis: spatial dependence in error terms, sub RE and serial corr. （2）bsktest，Baltigi,Song and Koh LM test for spatial panels> bsktest(fm,data=Produc, listw = mat2listw(usaww),+ test="LM1", standardize=TRUE)Baltagi, Song and Koh SLM1 marginal testdata: log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp) + unempSLM1 = 0.083, p-value = 0.9338alternative hypothesis: Random effects（3）Covariance extractor method for splm objects> sarremod<-spml(fm,data=Produc,listw=mat2listw(usaww),model="random",+ lag=TRUE,spatial.error="none")> library(lmtest)> coeftest(sarremod)z test of coefficients:Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)log(pcap) 0.01294505 0.02493997 0.5190 0.6037unemp -0.00579716 0.00089175 -6.5009 7.984e-11 ***---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1> library(car)> lht(sarremod,"log(pcap)=log(pc)")Linear hypothesis testHypothesis:log(pcap) - log(pc) = 0Model 1: restricted modelModel 2: function (x, ...)UseMethod("formula")Df Chisq Pr(>Chisq)12 1 36.268 1.719e-09 ***---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1(更多详情请查看splm的help文档以及文后列的参考文献)参考文献1.Baltagi,B.H.,Song,S.H.,Jung B. and Koh, W.(2007) Testing panel data regression models with spatial and serial error correlation. Journal of Econometrics,140,5-512.Baltagi,B.H.,Song,S.H and Koh, W.(2003) Testing panel data regression models with spatial error correlation. Journal of Econometrics,117,123-150lo,G.,Piras,G.(2012) splm:Spatial Panel Data Models in R. Journal of Statistical Software,47(1),1-38.URL4.Elhorst, J.P (2003) Specification and estimation of spatial panel data models, International Regional Science Review,26,pages 244-2685.Elhorst, J.P(2009) Spatial panel data models, In Fisher,M.M. and Getis,A.(eds),Handbook of Applied Spatial Analysis Springer,Berlin6.Giovanni Millo and Gaetano Carmeci,(2011) “Non-life insurance consumption in Italy: a subregional panel data analysis”, Journal of Geographical Systems,13:273-2987.Qu Feng and William C. Horrace,(2012)”Alternative Measures ofTechnical Efficiency :Skew,Bias and Scale”, Journal of Applied Econometrics, Forthcoming.8.Kapoor,M.,Kelejian,H.H. and Prucha,I.R.(2007) Panel data model with spatially correlated error components,Journal of Econometrics,140,pages 97-1309.Mutl,J.,and Pfaffermayr,M.(2011) The Hausman test in a Cliff and Ord panel model,Econometrics Journal,14,pages 48-7610.Kelejian,H.H. and Prucha,I.R.(1999) A Generalied Moments Estimator for the Autoregressive Parameter in a Spatial Model, International Economic Reviews,40, pages509-53311. Kelejian,H.H. and Prucha,I.R.(1999) A Generalied Spatial Two Stage Least Square Procedure for Estimating a Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbances,Journal of Real Estate Finance and Economics,17,pages99-122lo,G.(2013) Maximum likelihood estimation of spatially and serially correlated panel with random effects. Computational Statistics and Data Analysis, forthcoming.13.Zeileis,A(2006)Object-Oriented Computation of Sandwich Estimators. Journal of Statistical Software,16(9),1-16。