建立空间误差模型和空间滞后模型最好是用R语言做，当然用 Geoda 或 Eviews 等软件做也可以，首先看清题目要求： 矩阵C是由矩阵A的前3行和前3列构成的矩阵。 分析目的，矩阵A的前3行和前3列到底是多少。 第一步：我们先看矩阵A的数据，箭头所指的就是前3行和前3列的数据。 现在我们已经知道我们所需要的数据是什么。看题目我们可以把第4行和第4、5列去掉，剩下的数据就是我们需要的了。第二步：就要用到矩阵的其他的函数---矩阵下标。要去掉矩阵中相应的行和(或)列,用负整数我们先把第4行和第5列去掉。
只能说这四个变量都采纳的时候回归系数的显著性检验没有通过，这时还不能就简单的把后三个变量删掉，因为变量之间是有关系的。要继续做变量选择和最优回归，像在R语言是用AIC这个统计量和step（）函数来得到最优回归方程（就是选显著的变量）。变量为我们提供了程序可以操作的命名存储， R语言中的变量可以存储原子向量，原子向量组或许多Robject的组合。有效的变量名称由字母，数字和点或下划线字符组成。变量名以字母或不以数字后跟的点开头。
变量赋值
可以使用向左，向右和等于运算符来为变量分配值。可以使用print()或cat()函数打印变量的值。cat()函数将多个项目组合成连续打印输出。
var.1 = c(0,1,2,3)
var.2 <- c("learn","R")
c(TRUE,1) ->var.3
print(var.1)
cat("var.1 is",var.1,"")
cat("var.2 is",var.2,"")
cat("var.3 is",var.3,"")
[1] 0 1 2 3
var.1 is 0 1 2 3
var.2 is learn R
var.3 is 1 1
注：向量c（TRUE,1）具有逻辑和数值类的混合，因此，逻辑类强制转换为数字类，使TRUE为1。
