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aic(spatial_regression)

Akaike Information Criteria (AIC)は、モデルが失う情報の量を推定します。

パラメータ:

spatial_regression - SpatialRegressionクラスの実装。

返り値:

赤池情報基準。

jarque_bera(spatial_regression)

残留物の正常性をテストします。 ゼロから遠い場合は、データに正規分布がないことを示します。

パラメータ:

spatial_regression - SpatialRegressionクラスの実装。

返り値:

Jarque-Bera統計、自由度およびp値を含むデータ・フレーム。

koenker_bassett(spatial_regression)

Koenker-Bassettテスト統計を返します。この統計は、heteroskedasticityをチェックします。

パラメータ:

spatial_regression - SpatialRegressionクラスの実装。

返り値:

koenker-bassett統計、自由度およびp値を含むデータ・フレーム

lm_error(spatial_regression)

空間エラー・モデルのラグレンジ乗数の推定。

パラメータ:

spatial_regression - SpatialRegressionクラスの実装。

返り値:

タプル (statistic, p-value)

lm_lag(spatial_regression)

空間ラグ・モデルのラグレンジ乗数の推定。

パラメータ:

spatial_regression - SpatialRegressionクラスの実装。

返り値:

タプル (statistic, p-value)

log_likelihood(spatial_regression)

回帰モデルの対数可能性。 モデル適合度を測定する方法です。

パラメータ:

spatial_regression - SpatialRegressionクラスの実装。

返り値:

回帰モデルのログ可能性

moran_res(spatial_regression)

OLS回帰モデルの残余における空間自動相関のMoranのIを返します。

パラメータ:

spatial_regression - SpatialRegressionクラスの実装。

返り値:

MoranのIスコア、標準化されたMoranのI、p値のタプル

rlm_error(spatial_regression)

空間エラー・モデルの堅牢なラグレンジ乗数の推定。

パラメータ:

spatial_regression - SpatialRegressionクラスの実装。

返り値:

タプル (statistic, p-value)

rlm_lag(spatial_regression)

空間ラグ・モデルの堅牢なラグレンジ乗数の推定。

パラメータ:

spatial_regression - SpatialRegressionクラスの実装。

返り値:

タプル (statistic, p-value)

vif(spatial_regression)

OLS分析における多重線形性の重大度を測定します。 VIFの平方根は、その変数がモデル内の他の予測子変数と相関していない場合に比べて、標準エラーがどのくらい大きくなるかを示します。

パラメータ:

spatial_regression - SpatialRegressionクラスの実装。

返り値:

各独立変数用のタプルで、VIFと許容値を示します。