ESTRELA連載 第79回

今回使うデータ

データの作成と表示

  • パッケージの読み込み
    library(spdep)
    library(maptools)
    library(classInt)
  • データの読み込み
    lph <- read.table("lph.csv", sep=",", header=T)
    summary(lph)
    kanto <- readShapePoly("kanto_area.shp", IDvar="JCODE")

地図データの表示

  • 色パレットの作成
    pal1 <- gray.colors(n=4,start=1,end=0.3)
    q_kanto <- classIntervals(kanto$LPH, n=4, style="quantile")
    q_kanto_Col <- findColours(q_kanto,pal1)
  • 主題図の作成
    plot(kanto,col=q_kanto_Col)

空間的自己相関

  • 隣接行列の作成
    coords <- matrix(0, nrow=nrow(lph), ncol=2)
    coords[,1] <- lph$Easting
    coords[,2] <- lph$Northing
    lph.tri.nb <- tri2nb(coords)
  • Moran's I
    moran.test(lph$LPH, nb2listw (lph.tri.nb,style="W"))
    moran.test(lph$POPD, nb2listw (lph.tri.nb,style="W"))
    moran.test(lph$EMP3D, nb2listw (lph.tri.nb,style="W"))

線形回帰モデル

  • 最小二乗法
    lph.lm <- lm(LPH~POPD+EMP3D,data=lph)
    summary(lph.lm)
  • 誤差項の空間的自己相関
    lm.morantest(lph.lm, nb2listw(lph.tri.nb, style="W"))
    # moran.test(lph.lm$residuals, nb2listw (lph.tri.nb,style="W"))
  • 線形回帰モデルの空間依存性に関するラグランジュ乗数検定
    lm.LMtests(lph.lm, nb2listw(lph.tri.nb), test=c("LMerr", "LMlag", "RLMerr",
    "RLMlag", "SARMA"))
    # LMerr: 誤差項の空間依存性に関する検定
    # LMlag: 空間ラグ依存変数がない場合の検定
    # RLMerr: 空間ラグ依存変数がない場合の誤差項の空間依存性に関する検定
    # RLMlag: 空間ラグ依存変数がある場合の誤差項の空間依存性に関する検定
    # SARMA: ポルトマント検定
    # lm.LMtests(lph.lm, nb2listw(lph.tri.nb))
    # lm.LMtests(residuals(lph.lm), nb2listw(lph.tri.nb))

空間的自己相関モデル

  • 誤差項の空間的自己回帰モデル(空間同時自己回帰誤差モデル)
    lph.err <- errorsarlm(LPH~POPD+EMP3D, data=lph,
    nb2listw(lph.tri.nb, style="W"), method="eigen", quiet=FALSE)
    summary(lph.err)
  • 空間的自己回帰モデル(空間同時自己回帰ラグモデル)
    # 最尤法
    lph.lag <- lagsarlm(LPH~POPD+EMP3D, data=lph,
    nb2listw(lph.tri.nb, style="W"), method="eigen", quiet=FALSE)
    summary(lph.lag)
    # 最小二乗法
    LPH.lag <- lag.listw(nb2listw(lph.tri.nb, style="W"), lph$LPH)
    plot(LPH.lag, lph$LPH)
    plot(ecdf(lph$LPH))
    plot(ecdf(LPH.lag))
    lph.lag2 <- lm(lph$LPH~LPH.lag+lph$POPD+lph$EMP3D)
    summary(lph.lag2)
  • Spatial Durbinモデル
    lph.durbin <- lagsarlm(LPH~POPD+EMP3D, data=lph,
    nb2listw(lph.tri.nb, style="W"), type="mixed", method="eigen", quiet=FALSE)
    summary(lph.durbin)
  • 条件付き自己回帰モデル
    lph.car <- spautolm(LPH~POPD+EMP3D, data=lph,
    nb2listw(lph.tri.nb, style="W"), family="CAR", method="full")
    summary(lph.car)
  • 空間的自己相関モデルを用いた予測
    predict(lph.err)
    predict(lph.lag)
    predict(lph.durbin)

トップ   編集 凍結解除 差分 バックアップ 添付 複製 名前変更 リロード   新規 一覧 単語検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS
Last-modified: 2010-09-21 (火) 22:40:53 (3346d)