GWR: Geographisch Gewichtete Morbi-RSA-Regression
In AaarrrRookie/GWR: fGWR
Description
Durchfuehren einer Morbi-RSA Regression mit geographisch gewichtetem Kerndichteschätzer.
Schaetzverfahren nach A. Stewart Fotheringham, Chris Brunsdon, Martin Charlton (2002)
Kost = Xβ+γ+U
U~(0,\frac{1}{tage})
Aktuell ist keine Bewertung von negativen Regressionskoeffizienten implementiert.
Data muss vom Typ morbiSet sein.
Usage
1
2
3
4
5
GWR(Data,k_Krit,...)
Data : Daten vom Typ morbiSet.
Hochkosten : Seperate Hochkostenbewertung
(Kein, RP1, RP2, HCP, KP100)
Examples
1
2
3
4
Data<-gen_sample()
fit<-GWR(Data,k_Krit=1000)
summary(fit)
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Durchfuehren einer Morbi-RSA Regression mit geographisch gewichtetem Kerndichteschätzer. Schaetzverfahren nach A. Stewart Fotheringham, Chris Brunsdon, Martin Charlton (2002)
Kost = Xβ+γ+U
U~(0,\frac{1}{tage})
Aktuell ist keine Bewertung von negativen Regressionskoeffizienten implementiert.
Data muss vom Typ morbiSet sein.
Usage
1 2 3 4 5 | GWR(Data,k_Krit,...)
Data : Daten vom Typ morbiSet.
Hochkosten : Seperate Hochkostenbewertung
(Kein, RP1, RP2, HCP, KP100)
|
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1 2 3 4 | Data<-gen_sample()
fit<-GWR(Data,k_Krit=1000)
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