<html xmlns:v="urn:schemas-microsoft-com:vml" xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40"><head><meta http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=utf-8"><meta name=Generator content="Microsoft Word 15 (filtered medium)"><!--[if !mso]><style>v\:* {behavior:url(#default#VML);}
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osoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>I am using spgwr::ggwr() and GWmodel::ggwr.basic to fit a generalized geographically weighted regression with Poisson model and log-link function.<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>Local coefficients between packages are very different, but i couldn't find out why. If any body can point me what am i missing, i apreciate a lot.<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'> <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>Below is an example using spData::nc.sids.  I would expect local coefficents will be around the observed mean, but this doesnt occur using the GWmodel::ggwr.basic function:<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'> <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>library (spData)<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>library(GWmodel)<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>library(spgwr)<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>library(sp)<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'> <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>data(nc.sids)<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>nc.sids$SID79 <- nc.sids$SID79 + 1 <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'># formula of glm poisson model<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>f1 <- SID79 ~ offset(log(BIR79))<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'> <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'># GWmodel<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>sp::coordinates(nc.sids) <- ~ x + y<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>dM <- gw.dist(dp.locat = coordinates(nc.sids))<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>bw_gw <- bw.ggwr(formula(f1), nc.sids, family ="poisson", approach="AIC",<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>                  kernel="gaussian", adaptive = T, p = 2, theta = 0, longlat=F, dMat = dM)<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>m_gw <- ggwr.basic(formula(f1), data = nc.sids, <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>                    regression.points = nc.sids, bw = bw_gw, <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>                    family = "poisson", kernel = "gaussian", <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>                    adaptive = T, cv = F, tol = 1e-5, <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>                    maxiter = 1000, dMat = dM)<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'> <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'># spgwr<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>dfsids <- as.data.frame(nc.sids)<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>xycoord <- cbind(dfsids$x,dfsids$y)<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>bw_sp <- ggwr.sel(formula(f1), data = dfsids , family = poisson(link = "log"), <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>                   gweight = gwr.Gauss, adapt = T, coords = xycoord, <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>                   tol = 1e-5 , verbose = T) <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>m_sp <- ggwr(formula(f1), data = dfsids, gweight = gwr.Gauss,<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>             adapt = bw_sp, family = poisson(link="log"),  <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>             type="working", coords = xycoord) <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'> <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'># compare results<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>obs <- mean(log(nc.sids$SID79 / nc.sids$BIR79))<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>gw <- mean(m_gw$SDF$Intercept)<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>sp <- mean(m_sp$SDF$X.Intercept.)<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'> <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>cbind(obs, sp, gw)<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'> <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>Sent from Mail for Windows 10<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'> <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'> <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>[[alternative HTML version deleted]]<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'> <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>_______________________________________________<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>R-sig-Geo mailing list<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>R-sig-Geo@r-project.org<o:p></o:p></span></p></div></div></blockquote><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:0cm;margin-right:36.0pt;margin-bottom:0cm;margin-left:6.0pt;margin-bottom:.0001pt'><span style='font-size:10.5pt;font-family:"Microsoft YaHei UI",sans-serif;color:black'>https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-sig-geo<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span class=DefaultFontHxMailStyle><o:p> </o:p></span></p></div></body></html>