空间面板数据分析R的splm包

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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-

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。

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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. 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