ESTRELA連載 第80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) # 空間データの操作
    library(spgwr) # 地理的加重回帰モデル
    library(nlme) # マルチレベルモデル
    # library(lme4)  # マルチレベルモデル
    library(mgcv) # 一般化加法モデル
    library(MASS)
  • データの読み込み
    lph <- read.table("lph.csv", sep=",", header=T)
    summary(lph)

空間隣接行列と空間重み付け行列の作成

  • 空間隣接行列の作成
    coords <- as.matrix(cbind(lph$Easting, lph$Northing))
    nb <- tri2nb(coords)
  • 空間重み付け行列の作成
    nb.w <- nb2listw(nb, style="W")

線形回帰モデル

  • lm()関数を使った線形回帰モデルの推定
    lph.lm <- lm(LPH~POPD+EMP3D, data=lph)
    summary(lph.lm)

一般化線型モデル

  • glm()関数を使った一般化線形モデルの推定
    lph.glm <- glm(LPH~POPD+EMP3D+offset(log(S)), data=lph)
    summary(lph.glm)

一般化加法モデル

  • gam()関数を使った一般化加法モデルの推定→library(mgcv)
    lph.gam1 <- gam(LPH~POPD+EMP3D+s(Easting, Northing), data=lph)
    summary(lph.gam1)
    lph.gam2 <- gam(LPH~POPD+EMP3D+offset(log(S))+s(Easting, Northing), data=lph)
    summary(lph.gam2)
    AIC(lph.lm, lph.glm, lph.gam1, lph.gam2)

マルチレベルモデル

  • lmer()関数を使ったマルチレベルモデルの推定→library(lme4)
    # 固定効果:傾き、ランダム効果:切片
    lph.lme1 <- lme(LPH~POPD+EMP3D, random=~1|AREA, data=lph)
    summary(lph.lme1)
    random.effects(lph.lme1)
    # 固定効果:切片、ランダム効果:傾き
    lph.lme2 <- lme(LPH~1, random=~0+POPD+EMP3D|AREA, data=lph)
    summary(lph.lme2)
    random.effects(lph.lme2)

Moran固有ベクトルによる空間ラグの表現

  • 空間フィルタリングによる空間ラグ
    lph.SF <- SpatialFiltering(LPH~POPD+EMP3D, data=lph, nb=nb, style="W")
    lph.lm.SF <- lm(LPH~POPD+EMP3D+fitted(lph.SF), data=lph)
    summary(lph.lm.SF)
  • 空間ラグを考慮した一般化線形回帰モデル
    # 計算に時間を要する場合がある
    lph.ME <- ME(LPH~POPD+EMP3D, data=lph, offset=log(S), listw=nb.w, alpha=0.5)
    lph.glm.ME <- glm(LPH~POPD+EMP3D+offset(log(S))+fitted(lph.ME), data=lph)
    summary(lph.glm.ME)

地理的加重回帰モデル

  • バンド幅の計算
    lph.bw <- gwr.sel(LPH~POPD+EMP3D, data=lph, coords=coords)
  • 地理的加重回帰モデルの推定
    lph.gwr <- gwr(LPH~POPD+EMP3D, data=lph, coords=coords, bandwidth=lph.bw,  hatmatrix=TRUE)
    summary(lph.gwr$SDF)

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Last-modified: 2010-09-22 (水) 12:49:37 (3318d)