<jupyter_start><jupyter_text>第4講 空間計量経済学 ある地域の観測値が近隣地域の観測値で推測できる時、そこには空間的自己相関が存在する.  この空間自己相関構造をもつ地理空間データに対して、近隣地域の観測値を説明項に入れた回帰モデルを空間自己回帰モデルという.  このモデルは、時系列分析え発展した自己回帰モデルの考え方を空間に拡張したものである.   $$ y = \rho W_1 y + X \beta + u $$$$ u = \lambda W_2 u + \epsilon $$$$ \epsilon \sim N(0, \sigma^2I_n $$  ・$W_1, W_2$:空間重み行列<jupyter_code>library(spdep)
data(oldcol)
names(COL.OLD)
COL.nb
COL.OLD<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>本講義で扱うデータを読み込む.  米国オハイオ州コロンバス市の犯罪データセットである.  近隣に住む1000世帯あたりの不法行為目的侵入および自動車窃盗(CRIME)、家の評価額(HOVAL、単位は\$1000)、世帯収入(INC、単位は\$1000)が含まれる。<jupyter_code>COL.ols <- lm(CRIME ~ INC + HOVAL, data = COL.OLD)
summary(COL.ols)
W <- nb2listw(COL.nb, style = "W")
moran.test(COL.OLD$CRIME, W)
lm.LMtests(COL.ols, listw = W, test = c("LMlag", "LMerr"))<jupyter_output><empty_output>
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