nb2WB: Output spatial weights for WinBUGS
In spdep: Spatial Dependence: Weighting Schemes, Statistics and Models

Description Usage Arguments Value Author(s) References See Also Examples

Output spatial weights for WinBUGS

1 2	nb2WB(nb) listw2WB(listw)

`nb`	an object of class `nb`
`listw`	a `listw` object from for example `nb2listw`

A list suitable for convering using dput for WinBUGS

Virgilio Gomez-Rubio

http://www.mrc-bsu.cam.ac.uk/bugs/winbugs/geobugs12manual.pdf

dput

example(columbus)
x <- nb2WB(col.gal.nb)
dput(x, control=NULL)
x <- listw2WB(nb2listw(col.gal.nb))
dput(x, control=NULL)

Loading required package: sp
Loading required package: Matrix

colmbs> require(maptools)
Loading required package: maptools
Checking rgeos availability: TRUE

colmbs> columbus <- readShapePoly(system.file("etc/shapes/columbus.shp",
colmbs+  package="spdep")[1])

colmbs> col.gal.nb <- read.gal(system.file("etc/weights/columbus.gal",
colmbs+  package="spdep")[1])
Warning message:
use rgdal::readOGR or sf::st_read 
list(adj = c(2, 3, 1, 3, 4, 1, 2, 4, 5, 2, 3, 5, 8, 3, 4, 6, 
8, 9, 11, 15, 5, 9, 8, 12, 13, 14, 4, 5, 7, 11, 12, 13, 5, 6, 
10, 15, 20, 22, 25, 26, 9, 17, 20, 22, 5, 8, 12, 15, 16, 7, 8, 
11, 13, 14, 16, 7, 8, 12, 14, 7, 12, 13, 16, 18, 19, 5, 9, 11, 
16, 25, 26, 11, 12, 14, 15, 18, 24, 25, 10, 20, 23, 14, 16, 19, 
24, 14, 18, 24, 9, 10, 17, 22, 23, 27, 32, 33, 35, 40, 24, 30, 
34, 9, 10, 20, 26, 27, 28, 17, 20, 32, 16, 18, 19, 21, 25, 29, 
30, 9, 15, 16, 24, 26, 28, 29, 9, 15, 22, 25, 28, 29, 20, 22, 
28, 33, 22, 25, 26, 27, 29, 33, 35, 37, 38, 24, 25, 26, 28, 30, 
37, 38, 21, 24, 29, 37, 34, 36, 20, 23, 40, 41, 20, 27, 28, 35, 
21, 31, 36, 42, 20, 28, 33, 38, 40, 43, 44, 31, 34, 39, 42, 46, 
28, 29, 30, 38, 43, 45, 28, 29, 35, 37, 43, 44, 36, 46, 20, 32, 
35, 41, 47, 32, 40, 47, 34, 36, 35, 37, 38, 44, 45, 48, 35, 38, 
43, 48, 49, 37, 43, 48, 49, 36, 39, 40, 41, 43, 44, 45, 49, 44, 
45, 48), weights = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1), num = c(2, 3, 4, 4, 7, 2, 4, 6, 8, 4, 5, 6, 
4, 6, 6, 7, 3, 4, 3, 10, 3, 6, 3, 7, 7, 6, 4, 9, 7, 4, 2, 4, 
4, 4, 7, 5, 6, 6, 2, 5, 3, 2, 6, 5, 4, 2, 2, 4, 3))
list(adj = c(2, 3, 1, 3, 4, 1, 2, 4, 5, 2, 3, 5, 8, 3, 4, 6, 
8, 9, 11, 15, 5, 9, 8, 12, 13, 14, 4, 5, 7, 11, 12, 13, 5, 6, 
10, 15, 20, 22, 25, 26, 9, 17, 20, 22, 5, 8, 12, 15, 16, 7, 8, 
11, 13, 14, 16, 7, 8, 12, 14, 7, 12, 13, 16, 18, 19, 5, 9, 11, 
16, 25, 26, 11, 12, 14, 15, 18, 24, 25, 10, 20, 23, 14, 16, 19, 
24, 14, 18, 24, 9, 10, 17, 22, 23, 27, 32, 33, 35, 40, 24, 30, 
34, 9, 10, 20, 26, 27, 28, 17, 20, 32, 16, 18, 19, 21, 25, 29, 
30, 9, 15, 16, 24, 26, 28, 29, 9, 15, 22, 25, 28, 29, 20, 22, 
28, 33, 22, 25, 26, 27, 29, 33, 35, 37, 38, 24, 25, 26, 28, 30, 
37, 38, 21, 24, 29, 37, 34, 36, 20, 23, 40, 41, 20, 27, 28, 35, 
21, 31, 36, 42, 20, 28, 33, 38, 40, 43, 44, 31, 34, 39, 42, 46, 
28, 29, 30, 38, 43, 45, 28, 29, 35, 37, 43, 44, 36, 46, 20, 32, 
35, 41, 47, 32, 40, 47, 34, 36, 35, 37, 38, 44, 45, 48, 35, 38, 
43, 48, 49, 37, 43, 48, 49, 36, 39, 40, 41, 43, 44, 45, 49, 44, 
45, 48), weights = c(0.5, 0.5, 0.333333333333333, 0.333333333333333, 
0.333333333333333, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 
0.25, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 
0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 
0.5, 0.5, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 
0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 
0.125, 0.125, 0.125, 0.125, 0.125, 0.125, 0.125, 0.125, 0.25, 
0.25, 0.25, 0.25, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.166666666666667, 
0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 
0.166666666666667, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.166666666666667, 
0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 
0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 
0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.142857142857143, 
0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 
0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.333333333333333, 0.333333333333333, 
0.333333333333333, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.333333333333333, 
0.333333333333333, 0.333333333333333, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.333333333333333, 0.333333333333333, 
0.333333333333333, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 
0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.333333333333333, 
0.333333333333333, 0.333333333333333, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 
0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 
0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 
0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 
0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 
0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 
0.111111111111111, 0.111111111111111, 0.111111111111111, 0.111111111111111, 
0.111111111111111, 0.111111111111111, 0.111111111111111, 0.111111111111111, 
0.111111111111111, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 
0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 
0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.5, 0.5, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 
0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.142857142857143, 
0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.142857142857143, 
0.142857142857143, 0.142857142857143, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 
0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 
0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 
0.5, 0.5, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.333333333333333, 0.333333333333333, 
0.333333333333333, 0.5, 0.5, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 
0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.5, 0.5, 0.5, 
0.5, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.333333333333333, 0.333333333333333, 
0.333333333333333), num = c(2, 3, 4, 4, 7, 2, 4, 6, 8, 4, 5, 
6, 4, 6, 6, 7, 3, 4, 3, 10, 3, 6, 3, 7, 7, 6, 4, 9, 7, 4, 2, 
4, 4, 4, 7, 5, 6, 6, 2, 5, 3, 2, 6, 5, 4, 2, 2, 4, 3))