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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:

代码语言:txt
复制
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。

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