pysal.model.spreg.
SURlagIV
(bigy, bigX, bigyend=None, bigq=None, w=None, regimes=None, vm=False, regime_lag_sep=False, w_lags=1, lag_q=True, nonspat_diag=True, spat_diag=False, name_bigy=None, name_bigX=None, name_bigyend=None, name_bigq=None, name_ds=None, name_w=None, name_regimes=None)[源代码]¶空间滞后估计的用户类
参数: |
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实例
首先导入pysal.lib以加载空间分析工具。
>>> import pysal.lib
使用pysal.lib.io.open()打开有关NCOVR美国县凶杀案(3085个地区)的数据。这是与nat形状文件关联的dbf。注意pysal.lib.io.open()也可以读取csv格式的数据。
>>> db = pysal.lib.io.open(pysal.lib.examples.get_path("NAT.dbf"),'r')
待估算模型的规格可作为列表提供。每个方程应单独列出。尽管不需要,在这个例子中我们将指定额外的内生回归量。方程1以HR80为因变量,PS80和UE80为外生回归量,RD80为内生回归量,FP79为附加工具。式2中,hr90为因变量,ps90和ue90为外生回归量,rd90为内生回归量,fp99为附加工具。
>>> y_var = ['HR80','HR90']
>>> x_var = [['PS80','UE80'],['PS90','UE90']]
>>> yend_var = [['RD80'],['RD90']]
>>> q_var = [['FP79'],['FP89']]
SUR方法要求将数据作为字典提供。Pysal提供了两个工具来从变量列表中创建这些字典:sur_dictxy和sur_dictz。工具sur_dictxy可用于为y和x创建字典,并为内生变量(yend)和附加工具(q)创建sur_dictz。
>>> bigy,bigX,bigyvars,bigXvars = pysal.model.spreg.sur_utils.sur_dictxy(db,y_var,x_var)
>>> bigyend,bigyendvars = pysal.model.spreg.sur_utils.sur_dictZ(db,yend_var)
>>> bigq,bigqvars = pysal.model.spreg.sur_utils.sur_dictZ(db,q_var)
要运行空间滞后模型,需要指定空间权重矩阵。为此,我们可以打开一个已经存在的gal文件或创建一个新的gal文件。在这个例子中,我们将从nat.shp创建一个新的,并将其转换为标准化的行。
>>> w = pysal.lib.weights.Queen.from_shapefile(pysal.lib.examples.get_path("NAT.shp"))
>>> w.transform='r'
我们现在可以运行回归,然后通过键入:print(reg.summary)得到输出的摘要。
或者,我们可以检查参数的betas和标准误差、渐近t和p值:
>>> reg = SURlagIV(bigy,bigX,bigyend,bigq,w=w,name_bigy=bigyvars,name_bigX=bigXvars,name_bigyend=bigyendvars,name_bigq=bigqvars,name_ds="NAT",name_w="nat_queen")
>>> reg.b3SLS
{0: array([[ 6.95472387],
[ 1.44044301],
[-0.00771893],
[ 3.65051153],
[ 0.00362663]]), 1: array([[ 5.61101925],
[ 1.38716801],
[-0.15512029],
[ 3.1884457 ],
[ 0.25832185]])}
>>> reg.tsls_inf
{0: array([[ 0.49128435, 14.15620899, 0. ],
[ 0.11516292, 12.50787151, 0. ],
[ 0.03204088, -0.2409087 , 0.80962588],
[ 0.1876025 , 19.45875745, 0. ],
[ 0.05450628, 0.06653605, 0.94695106]]), 1: array([[ 0.44969956, 12.47726211, 0. ],
[ 0.10440241, 13.28674277, 0. ],
[ 0.04150243, -3.73761961, 0.00018577],
[ 0.19133145, 16.66451427, 0. ],
[ 0.04394024, 5.87893596, 0. ]])}
属性: |
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__init__
(bigy, bigX, bigyend=None, bigq=None, w=None, regimes=None, vm=False, regime_lag_sep=False, w_lags=1, lag_q=True, nonspat_diag=True, spat_diag=False, name_bigy=None, name_bigX=None, name_bigyend=None, name_bigq=None, name_ds=None, name_w=None, name_regimes=None)[源代码]¶初始化自身。请参阅帮助(键入(self))以获得准确的签名。
方法
__init__ \(bigy,bigx[,bigyend,bigq,w,…]) |
初始化自身。 |