我正在使用R包 geoRglm 的 binom.krige() 函数来确定具有多个连续和离散协变量的二元（0,1）响应变量的空间预测 .
使用带有二项式logit链接函数的 glm() ，我发现响应变量显示出对几个协变量的显着依赖性 .
我使用 krige.glm.control() 将趋势包含到 binom.krige() 中，其中我将两个趋势模型指定为
> trend.d=trend.spatial(~ rivers + roads + annual_pre + annual_tem + elevation_ + host_densi + lulc + moist_dq + moist_in + moist_wq, data_points)
> trend.l=trend.spatial(~ rivers1 + roads + annual_pre + annual_tem + elevation_ + host_densi + lulc + moist_dq + moist_in + moist_wq, pred_grid)
令我困惑的问题是，当 trend.d 和 trend.l 进入 krige.glm.control() 并最终进入 binom.krige() 时，它实际上是否适合 glm 与 binomial logit 或仅仅是线性模型（因为上述方程似乎是线性模型）？