Create a covariance matrix from a fitted model object.
covmatrix(object, newdata, ...)
# S3 method for splm
covmatrix(object, newdata, cov_type, ...)
# S3 method for spautor
covmatrix(object, newdata, cov_type, ...)
# S3 method for spglm
covmatrix(object, newdata, cov_type, ...)
# S3 method for spgautor
covmatrix(object, newdata, cov_type, ...)A fitted model object (e.g., splm(), spautor(), spglm(), or spgautor()).
If omitted, the covariance matrix of
the observed data is returned. If provided, newdata is
a data frame or sf object that contains coordinate information
required to construct the covariance between newdata and
the observed data. If a data frame, newdata
must contain variables that represent coordinates having the same name as
the coordinates from the observed data used to fit object. If an
sf object, coordinates are obtained from the geometry of newdata.
Other arguments. Not used (needed for generic consistency).
The type of covariance matrix returned. If newdata
is omitted or cov_type is "obs.obs",
the \(n \times n\) covariance matrix of the observed
data is returned, where \(n\) is the sample size used to fit object.
If newdata is provided and cov_type is "pred.obs"
(the default when newdata is provided),
the \(m \times n\) covariance matrix of the prediction and observed data is returned,
where \(m\) is the number of elements in the prediction data.
If newdata is provided and cov_type is "obs.pred",
the \(n \times m\) covariance matrix of the observed and prediction data is returned.
If newdata is provided and cov_type is "pred.pred",
the \(m \times m\) covariance matrix of the prediction data is returned.
If newdata is omitted, the covariance matrix of the observed
data, which has dimension n x n, where n is the sample size used to fit object.
If newdata is provided, the covariance matrix between the unobserved (new)
data and the observed data, which has dimension m x n, where m is the number of
new observations and n is the sample size used to fit object.
spmod <- splm(z ~ water + tarp,
data = caribou,
spcov_type = "exponential", xcoord = x, ycoord = y
)
covmatrix(spmod)
#> 1 2 3 4 5 6 7
#> 1 0.13345875 0.10521027 0.09984818 0.09475938 0.08992992 0.10521027 0.10295515
#> 2 0.10521027 0.13345875 0.10521027 0.09984818 0.09475938 0.10295515 0.10521027
#> 3 0.09984818 0.10521027 0.13345875 0.10521027 0.09984818 0.09862277 0.10295515
#> 4 0.09475938 0.09984818 0.10521027 0.13345875 0.10521027 0.09395839 0.09862277
#> 5 0.08992992 0.09475938 0.09984818 0.10521027 0.13345875 0.08935266 0.09395839
#> 6 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09395839 0.08935266 0.13345875 0.10521027
#> 7 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09395839 0.10521027 0.13345875
#> 8 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09984818 0.10521027
#> 9 0.09395839 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09475938 0.09984818
#> 10 0.08935266 0.09395839 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.08992992 0.09475938
#> 11 0.09984818 0.09862277 0.09561367 0.09180478 0.08773608 0.10521027 0.10295515
#> 12 0.09862277 0.09984818 0.09862277 0.09561367 0.09180478 0.10295515 0.10521027
#> 13 0.09561367 0.09862277 0.09984818 0.09862277 0.09561367 0.09862277 0.10295515
#> 14 0.09180478 0.09561367 0.09862277 0.09984818 0.09862277 0.09395839 0.09862277
#> 15 0.08773608 0.09180478 0.09561367 0.09862277 0.09984818 0.08935266 0.09395839
#> 16 0.09475938 0.09395839 0.09180478 0.08879570 0.08534660 0.09984818 0.09862277
#> 17 0.09395839 0.09475938 0.09395839 0.09180478 0.08879570 0.09862277 0.09984818
#> 18 0.09180478 0.09395839 0.09475938 0.09395839 0.09180478 0.09561367 0.09862277
#> 19 0.08879570 0.09180478 0.09395839 0.09475938 0.09395839 0.09180478 0.09561367
#> 20 0.08534660 0.08879570 0.09180478 0.09395839 0.09475938 0.08773608 0.09180478
#> 21 0.08992992 0.08935266 0.08773608 0.08534660 0.08246389 0.09475938 0.09395839
#> 22 0.08935266 0.08992992 0.08935266 0.08773608 0.08534660 0.09395839 0.09475938
#> 23 0.08773608 0.08935266 0.08992992 0.08935266 0.08773608 0.09180478 0.09395839
#> 24 0.08534660 0.08773608 0.08935266 0.08992992 0.08935266 0.08879570 0.09180478
#> 25 0.08246389 0.08534660 0.08773608 0.08935266 0.08992992 0.08534660 0.08879570
#> 26 0.08534660 0.08490568 0.08364425 0.08171630 0.07930674 0.08992992 0.08935266
#> 27 0.08490568 0.08534660 0.08490568 0.08364425 0.08171630 0.08935266 0.08992992
#> 28 0.08364425 0.08490568 0.08534660 0.08490568 0.08364425 0.08773608 0.08935266
#> 29 0.08171630 0.08364425 0.08490568 0.08534660 0.08490568 0.08534660 0.08773608
#> 30 0.07930674 0.08171630 0.08364425 0.08490568 0.08534660 0.08246389 0.08534660
#> 8 9 10 11 12 13 14
#> 1 0.09862277 0.09395839 0.08935266 0.09984818 0.09862277 0.09561367 0.09180478
#> 2 0.10295515 0.09862277 0.09395839 0.09862277 0.09984818 0.09862277 0.09561367
#> 3 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09561367 0.09862277 0.09984818 0.09862277
#> 4 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09180478 0.09561367 0.09862277 0.09984818
#> 5 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.08773608 0.09180478 0.09561367 0.09862277
#> 6 0.09984818 0.09475938 0.08992992 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09395839
#> 7 0.10521027 0.09984818 0.09475938 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09862277
#> 8 0.13345875 0.10521027 0.09984818 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.10295515
#> 9 0.10521027 0.13345875 0.10521027 0.09395839 0.09862277 0.10295515 0.10521027
#> 10 0.09984818 0.10521027 0.13345875 0.08935266 0.09395839 0.09862277 0.10295515
#> 11 0.09862277 0.09395839 0.08935266 0.13345875 0.10521027 0.09984818 0.09475938
#> 12 0.10295515 0.09862277 0.09395839 0.10521027 0.13345875 0.10521027 0.09984818
#> 13 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09984818 0.10521027 0.13345875 0.10521027
#> 14 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09475938 0.09984818 0.10521027 0.13345875
#> 15 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.08992992 0.09475938 0.09984818 0.10521027
#> 16 0.09561367 0.09180478 0.08773608 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09395839
#> 17 0.09862277 0.09561367 0.09180478 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09862277
#> 18 0.09984818 0.09862277 0.09561367 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.10295515
#> 19 0.09862277 0.09984818 0.09862277 0.09395839 0.09862277 0.10295515 0.10521027
#> 20 0.09561367 0.09862277 0.09984818 0.08935266 0.09395839 0.09862277 0.10295515
#> 21 0.09180478 0.08879570 0.08534660 0.09984818 0.09862277 0.09561367 0.09180478
#> 22 0.09395839 0.09180478 0.08879570 0.09862277 0.09984818 0.09862277 0.09561367
#> 23 0.09475938 0.09395839 0.09180478 0.09561367 0.09862277 0.09984818 0.09862277
#> 24 0.09395839 0.09475938 0.09395839 0.09180478 0.09561367 0.09862277 0.09984818
#> 25 0.09180478 0.09395839 0.09475938 0.08773608 0.09180478 0.09561367 0.09862277
#> 26 0.08773608 0.08534660 0.08246389 0.09475938 0.09395839 0.09180478 0.08879570
#> 27 0.08935266 0.08773608 0.08534660 0.09395839 0.09475938 0.09395839 0.09180478
#> 28 0.08992992 0.08935266 0.08773608 0.09180478 0.09395839 0.09475938 0.09395839
#> 29 0.08935266 0.08992992 0.08935266 0.08879570 0.09180478 0.09395839 0.09475938
#> 30 0.08773608 0.08935266 0.08992992 0.08534660 0.08879570 0.09180478 0.09395839
#> 15 16 17 18 19 20 21
#> 1 0.08773608 0.09475938 0.09395839 0.09180478 0.08879570 0.08534660 0.08992992
#> 2 0.09180478 0.09395839 0.09475938 0.09395839 0.09180478 0.08879570 0.08935266
#> 3 0.09561367 0.09180478 0.09395839 0.09475938 0.09395839 0.09180478 0.08773608
#> 4 0.09862277 0.08879570 0.09180478 0.09395839 0.09475938 0.09395839 0.08534660
#> 5 0.09984818 0.08534660 0.08879570 0.09180478 0.09395839 0.09475938 0.08246389
#> 6 0.08935266 0.09984818 0.09862277 0.09561367 0.09180478 0.08773608 0.09475938
#> 7 0.09395839 0.09862277 0.09984818 0.09862277 0.09561367 0.09180478 0.09395839
#> 8 0.09862277 0.09561367 0.09862277 0.09984818 0.09862277 0.09561367 0.09180478
#> 9 0.10295515 0.09180478 0.09561367 0.09862277 0.09984818 0.09862277 0.08879570
#> 10 0.10521027 0.08773608 0.09180478 0.09561367 0.09862277 0.09984818 0.08534660
#> 11 0.08992992 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09395839 0.08935266 0.09984818
#> 12 0.09475938 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09395839 0.09862277
#> 13 0.09984818 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09561367
#> 14 0.10521027 0.09395839 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09180478
#> 15 0.13345875 0.08935266 0.09395839 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.08773608
#> 16 0.08935266 0.13345875 0.10521027 0.09984818 0.09475938 0.08992992 0.10521027
#> 17 0.09395839 0.10521027 0.13345875 0.10521027 0.09984818 0.09475938 0.10295515
#> 18 0.09862277 0.09984818 0.10521027 0.13345875 0.10521027 0.09984818 0.09862277
#> 19 0.10295515 0.09475938 0.09984818 0.10521027 0.13345875 0.10521027 0.09395839
#> 20 0.10521027 0.08992992 0.09475938 0.09984818 0.10521027 0.13345875 0.08935266
#> 21 0.08773608 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09395839 0.08935266 0.13345875
#> 22 0.09180478 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09395839 0.10521027
#> 23 0.09561367 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09984818
#> 24 0.09862277 0.09395839 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09475938
#> 25 0.09984818 0.08935266 0.09395839 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.08992992
#> 26 0.08534660 0.09984818 0.09862277 0.09561367 0.09180478 0.08773608 0.10521027
#> 27 0.08879570 0.09862277 0.09984818 0.09862277 0.09561367 0.09180478 0.10295515
#> 28 0.09180478 0.09561367 0.09862277 0.09984818 0.09862277 0.09561367 0.09862277
#> 29 0.09395839 0.09180478 0.09561367 0.09862277 0.09984818 0.09862277 0.09395839
#> 30 0.09475938 0.08773608 0.09180478 0.09561367 0.09862277 0.09984818 0.08935266
#> 22 23 24 25 26 27 28
#> 1 0.08935266 0.08773608 0.08534660 0.08246389 0.08534660 0.08490568 0.08364425
#> 2 0.08992992 0.08935266 0.08773608 0.08534660 0.08490568 0.08534660 0.08490568
#> 3 0.08935266 0.08992992 0.08935266 0.08773608 0.08364425 0.08490568 0.08534660
#> 4 0.08773608 0.08935266 0.08992992 0.08935266 0.08171630 0.08364425 0.08490568
#> 5 0.08534660 0.08773608 0.08935266 0.08992992 0.07930674 0.08171630 0.08364425
#> 6 0.09395839 0.09180478 0.08879570 0.08534660 0.08992992 0.08935266 0.08773608
#> 7 0.09475938 0.09395839 0.09180478 0.08879570 0.08935266 0.08992992 0.08935266
#> 8 0.09395839 0.09475938 0.09395839 0.09180478 0.08773608 0.08935266 0.08992992
#> 9 0.09180478 0.09395839 0.09475938 0.09395839 0.08534660 0.08773608 0.08935266
#> 10 0.08879570 0.09180478 0.09395839 0.09475938 0.08246389 0.08534660 0.08773608
#> 11 0.09862277 0.09561367 0.09180478 0.08773608 0.09475938 0.09395839 0.09180478
#> 12 0.09984818 0.09862277 0.09561367 0.09180478 0.09395839 0.09475938 0.09395839
#> 13 0.09862277 0.09984818 0.09862277 0.09561367 0.09180478 0.09395839 0.09475938
#> 14 0.09561367 0.09862277 0.09984818 0.09862277 0.08879570 0.09180478 0.09395839
#> 15 0.09180478 0.09561367 0.09862277 0.09984818 0.08534660 0.08879570 0.09180478
#> 16 0.10295515 0.09862277 0.09395839 0.08935266 0.09984818 0.09862277 0.09561367
#> 17 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09395839 0.09862277 0.09984818 0.09862277
#> 18 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09561367 0.09862277 0.09984818
#> 19 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09180478 0.09561367 0.09862277
#> 20 0.09395839 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.08773608 0.09180478 0.09561367
#> 21 0.10521027 0.09984818 0.09475938 0.08992992 0.10521027 0.10295515 0.09862277
#> 22 0.13345875 0.10521027 0.09984818 0.09475938 0.10295515 0.10521027 0.10295515
#> 23 0.10521027 0.13345875 0.10521027 0.09984818 0.09862277 0.10295515 0.10521027
#> 24 0.09984818 0.10521027 0.13345875 0.10521027 0.09395839 0.09862277 0.10295515
#> 25 0.09475938 0.09984818 0.10521027 0.13345875 0.08935266 0.09395839 0.09862277
#> 26 0.10295515 0.09862277 0.09395839 0.08935266 0.13345875 0.10521027 0.09984818
#> 27 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09395839 0.10521027 0.13345875 0.10521027
#> 28 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09862277 0.09984818 0.10521027 0.13345875
#> 29 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.10295515 0.09475938 0.09984818 0.10521027
#> 30 0.09395839 0.09862277 0.10295515 0.10521027 0.08992992 0.09475938 0.09984818
#> 29 30
#> 1 0.08171630 0.07930674
#> 2 0.08364425 0.08171630
#> 3 0.08490568 0.08364425
#> 4 0.08534660 0.08490568
#> 5 0.08490568 0.08534660
#> 6 0.08534660 0.08246389
#> 7 0.08773608 0.08534660
#> 8 0.08935266 0.08773608
#> 9 0.08992992 0.08935266
#> 10 0.08935266 0.08992992
#> 11 0.08879570 0.08534660
#> 12 0.09180478 0.08879570
#> 13 0.09395839 0.09180478
#> 14 0.09475938 0.09395839
#> 15 0.09395839 0.09475938
#> 16 0.09180478 0.08773608
#> 17 0.09561367 0.09180478
#> 18 0.09862277 0.09561367
#> 19 0.09984818 0.09862277
#> 20 0.09862277 0.09984818
#> 21 0.09395839 0.08935266
#> 22 0.09862277 0.09395839
#> 23 0.10295515 0.09862277
#> 24 0.10521027 0.10295515
#> 25 0.10295515 0.10521027
#> 26 0.09475938 0.08992992
#> 27 0.09984818 0.09475938
#> 28 0.10521027 0.09984818
#> 29 0.13345875 0.10521027
#> 30 0.10521027 0.13345875