spatstat 中线性网络上的复制点模式
Replicated point patterns on linear networks in spatstat
我有来自重复实验的点模式数据,其中每个重复中的点都被限制在同一个线性网络中(数据来自对蛇的自行车道的每日调查:每天给出一个单独的位置点模式发现动物的地方)。
我知道在 spatstat
中可以同时将点过程拟合到多个点模式(mppm
),并在线性网络上拟合点过程模型(lppm
);可以同时进行吗?据我所知,mppm
不会接受 lpp
个对象:是否有另一种方法可以拟合这种类型的模型?
这在 spatstat
中尚不完全支持。
但是,您可以通过使用 linequad
将 lpp
对象转换为正交方案,然后使用这些正交方案而不是超帧中的 ppp
对象来完成您想要的大部分操作.示例:
X1 <- spiders
X2 <- runiflpp(25, domain(spiders))
A <- linequad(X1)
B <- linequad(X2)
f <- function(x,y)x
H <- hyperframe(X=solist(A,B), Z=list(f,f))
fit <- mppm(X ~ Z, data=H)
mppm
的大多数方法都可以正常工作;除了你不能模拟或预测拟合模型,因为它不知道它应该在网络上。
如果您有一长串 ppp
个对象,那么您可以使用 solapply( , linequad)
.
而不是将点模式逐个转换为正交方案
我有来自重复实验的点模式数据,其中每个重复中的点都被限制在同一个线性网络中(数据来自对蛇的自行车道的每日调查:每天给出一个单独的位置点模式发现动物的地方)。
我知道在 spatstat
中可以同时将点过程拟合到多个点模式(mppm
),并在线性网络上拟合点过程模型(lppm
);可以同时进行吗?据我所知,mppm
不会接受 lpp
个对象:是否有另一种方法可以拟合这种类型的模型?
这在 spatstat
中尚不完全支持。
但是,您可以通过使用 linequad
将 lpp
对象转换为正交方案,然后使用这些正交方案而不是超帧中的 ppp
对象来完成您想要的大部分操作.示例:
X1 <- spiders
X2 <- runiflpp(25, domain(spiders))
A <- linequad(X1)
B <- linequad(X2)
f <- function(x,y)x
H <- hyperframe(X=solist(A,B), Z=list(f,f))
fit <- mppm(X ~ Z, data=H)
mppm
的大多数方法都可以正常工作;除了你不能模拟或预测拟合模型,因为它不知道它应该在网络上。
如果您有一长串 ppp
个对象,那么您可以使用 solapply( , linequad)
.