如何估计带岛屿的空间 SAR 模型？答案

【问题标题】：How to estimate spatial SAR model with islands?如何估计带岛屿的空间 SAR 模型？
【发布时间】：2020-06-08 17:00:50
【问题描述】：

我正在尝试使用 lagsarlm 命令估计空间 SAR 模型，但出现以下错误：

lagsarlm (f1, data = df, spatialList, tol.solve = 1e-30) 中的错误：滞后因变量中的 NA 另外：警告信息：在 lag.listw(listw, y, zero.policy = zero.policy) 中：滞后值中的 NAs

显然，这是因为我有岛屿（与任何其他观察无关的观察）。如果我在不创建岛的情况下运行以下代码（通过删除 W[1,1:50]

library(spdep)
library(spatialreg)
library(sna)

set.seed(123)

W <- rgraph(50, m=1, tprob=0.1, mode="graph", diag=FALSE)
W[1,1:50] <- 0

spatialList <- mat2listw(W)

y <- rnorm(50)
x <- rnorm(50)

df <- cbind.data.frame(y,x)

f1 <- y ~ x

m2s = lagsarlm(f1, data=df, spatialList, tol.solve=1.0e-30)

这只是一个玩具示例。鉴于我的真实矩阵有几个岛，关于如何进行估计有什么想法吗？

非常感谢

【问题讨论】：

标签： r spatial spdep

【解决方案1】：

lagsarlm 函数有一个 zero.policy 参数，默认为 FALSE，这意味着如果数据中有零并且您忽略此参数，该函数将终止并出现错误。所以，把它改成TRUE。

m2s = lagsarlm(f1, data=df, spatialList, tol.solve=1.0e-30, zero.policy=TRUE)
m2s

Call:
lagsarlm(formula = f1, data = df, listw = spatialList, zero.policy = TRUE, 
    tol.solve = 1e-30)
Type: lag 

Coefficients:
         rho  (Intercept)            x 
-0.007533119  0.209226752  0.058315953 

Log likelihood: -71.21548

从帮助页面：

zero.policy
默认 NULL，使用全局选项值；如果 TRUE 分配如果为 FALSE，则为零到没有邻居的区域的滞后值（默认）分配 NA - 导致 lagsarlm() 以错误终止

【讨论】：