Как получить стандартные ошибки коэффициентов локальной регрессии в spgwr::ggwr()?

Question

я использую чтобы соответствовать обобщенной географически взвешенной регрессии с моделью Пуассона и функцией лог-связи. Результаты предоставляют оценки локальных коэффициентов, но мне не хватает того, как получить их стандартные ошибки (или статистику t) для вычисления псевдо p-значений.

Ниже приведен пример игрушки с использованием набор данных:

      library(SpatialEpi)
library(spgwr)

## Load data
data(NYleukemia)
population <- NYleukemia$data$population
cases <- ceiling(NYleukemia$data$cases * 100)
centroids <- latlong2grid(NYleukemia$geo[, 2:3])

# data frame
nyleuk <- data.frame(centroids, cases, population) 

# set coordinates as vector
coordny <- cbind(centroids[,1],centroids[,2])

# set a kernel bandwidth
bw <- 0.5

# fit ggwr()
m_pois <- ggwr(cases ~ offset(log(population)),
               data = nyleuk, gweight = gwr.Gauss, 
               adapt = bw, family = poisson(link="log"),  
               type="working", coords = coordny) 

# returns spatial point with coefficients 
# but no standard errors :(
head(m_pois$SDF@data)

Есть ли способ получить стандартные ошибки коэффициентов?

Спасибо!

Answer 1

Вы можете получить стандартные ошибки из локальных коэффициентов, запускающих функцию GWmodel::ggwr.basic. Функция spgwr::ggwr() возвращает коэффициенты, но без стандартных ошибок.