CARBayes-package | 面元数据的空间广义线性混合模型 | ||
CARBayes | 面元数据的空间广义线性混合模型 | ||
coef.CARBayes | 从模型中提取回归系数。 | ||
combine.data.shapefile | 将数据帧与shapefile组合以创建空间多边形数据帧对象。 | ||
fitted.CARBayes | 从模型中提取拟合值。 | ||
highlight.borders | 创建一个SpatialPoints对象,标识相邻区域之间的边界子集。 | ||
logLik.CARBayes | 从拟合模型中提取估计的对数似然。 | ||
model.matrix.CARBayes | 从模型中提取模型(设计)矩阵。 | ||
MVS.CARleroux | 将多变量空间广义线性混合模型与数据拟合,其中随机效应由多变量条件自回归模型建模。 | ||
print.CARBayes | 在屏幕上打印已安装模型的摘要。 | ||
residuals.CARBayes | 从模型中提取残差。 | ||
S.CARbym | 对数据拟合空间广义线性混合模型,其中随机效应具有BYM条件自回归先验。 | ||
S.CARdissimilarity | 用空间广义线性混合模型拟合数据,其中随机效应具有局部条件自回归先验。 | ||
S.CARleroux | 对数据拟合空间广义线性混合模型,其中随机效应具有勒鲁条件自回归先验。 | ||
S.CARlocalised | 将空间广义线性混合模型拟合到数据中,其中一组空间平滑随机效应通过分段常数截距过程得到增强。 | ||
S.CARmultilevel | 用空间广义线性混合模型拟合多水平面元数据,其中空间随机效应具有勒鲁条件自回归先验,也存在个体或小群体水平的随机效应。 | ||
S.glm | 根据数据拟合广义线性模型。 | ||
summarise.lincomb | 根据线性预测值计算协变量线性组合的后验分布。 | ||
summarise.samples | 总结了马尔可夫链蒙特卡罗样本矩阵。 |