如何获取spgwr::ggwr()中局部回归系数的标准误差？

要获取spgwr::ggwr()中局部回归系数的标准误差，可以使用以下步骤：

1. 首先，确保已经安装了spgwr包，并加载该包：library(spgwr)
2. 确保已经准备好了用于回归分析的数据，并将其存储在一个数据框中。
3. 使用ggwr()函数进行局部回归分析，指定所需的参数，例如：model <- ggwr(y ~ x1 + x2, data = df, kernel = "gaussian", bandwidth = 0.5)
   • y是因变量
   • x1和x2是自变量
   • data是包含数据的数据框
   • kernel是指定的核函数，这里使用高斯核函数
   • bandwidth是带宽参数，用于控制局部回归的平滑程度

• 使用summary()函数来获取回归结果的摘要信息：summary(model)
• 这将显示出回归系数的估计值、标准误差等信息。
• 要获取局部回归系数的标准误差，可以使用coef()函数来提取回归系数的估计值，然后使用vcov()函数来获取回归系数的协方差矩阵。
  • coef(model)：提取回归系数的估计值
  • vcov(model)：获取回归系数的协方差矩阵
• 使用diag()函数提取协方差矩阵的对角线元素，即回归系数的方差，然后使用sqrt()函数计算标准误差。
  • diag(vcov(model))：提取协方差矩阵的对角线元素
  • sqrt(diag(vcov(model)))：计算回归系数的标准误差

完整的代码示例：

library(spgwr)

# 准备数据
df <- data.frame(y = c(1, 2, 3, 4, 5),
                 x1 = c(2, 4, 6, 8, 10),
                 x2 = c(3, 6, 9, 12, 15))

# 局部回归分析
model <- ggwr(y ~ x1 + x2, data = df, kernel = "gaussian", bandwidth = 0.5)

# 获取回归系数的标准误差
se <- sqrt(diag(vcov(model)))

# 打印回归系数的标准误差
print(se)

这样，你就可以获取spgwr::ggwr()中局部回归系数的标准误差了。请注意，这里的示例仅用于说明目的，实际数据和参数可能会有所不同。