缺少 spatstat default.ngrid 函数的文档
documentation for spatstat default.ngrid function missing
我正在使用 spatstat 中的 ppm 函数并查找有关正交方案中使用的默认虚拟点的文档。 default.dummy 帮助页面显示“如果缺少 nd，默认值（取决于数据模式 X）由 default.ngrid 计算。”我现在正在寻找有关 default.ngrid 的信息，但找不到任何信息。对于上下文，我将空随机模型与具有协变量的模型进行比较，其中点是 class ppp 的坐标，协变量是 window 中的像素图像。为了生成模型，我使用了带有默认参数的 ppm 函数，如：
ppm0 <- ppm(myPoints_ppp ~ 1)
ppm1 <- ppm(myPoints_ppp ~ covariate_A)
我试图了解虚拟点是如何生成的，因为我没有指定 nd 参数。谢谢！
该参考资料已过时。默认的虚拟点数由 default.n.tiling 决定。这是一个内部的、未记录的函数。
可以查阅 default.n.tiling 的源代码以找出确切的规则，但这里有一个草图：
目前默认最小每个维度的网格点数是
中的较大者
10 * ceiling(2 * sqrt(npoints(X))/10)
和
spatstat.options('ndummy.min')
这决定了可接受的最小虚拟点数。使用默认值 spatstat.options('ndummy.min') = 32 这意味着任何不超过 225 个点的点模式将被赋予一个 最小值 32 x 32 虚拟点网格。具有 226 到 400 个点的图案将具有 40 x 40 个虚拟点。具有 401 到 625 个点的图案将具有 50 x 50 个虚拟点，依此类推。
虚拟点的最终数量通过应用一些其他约束（取决于上下文和用户指定的参数）来确定，并且可能大于上面指定的最小数量。
只要为参数 nd.
指定一个非 NULL 值，就可以随时否决此默认值
我还应该指出，选择默认设置是为了快速生成可接受的结果，而不是生成高度准确的结果。这是必要的，因为 CRAN 对检查包裹所花费的总时间有限制。如果您正在进行任何认真的方法研究，您应该考虑增加 spatstat.options('ndummy.min') 或创建您自己的正交方案。这也将提高结果的可重复性（因为 spatstat 中的默认值可能会改变。）
我正在使用 spatstat 中的 ppm 函数并查找有关正交方案中使用的默认虚拟点的文档。 default.dummy 帮助页面显示“如果缺少 nd，默认值（取决于数据模式 X）由 default.ngrid 计算。”我现在正在寻找有关 default.ngrid 的信息，但找不到任何信息。对于上下文，我将空随机模型与具有协变量的模型进行比较，其中点是 class ppp 的坐标，协变量是 window 中的像素图像。为了生成模型，我使用了带有默认参数的 ppm 函数，如：
ppm0 <- ppm(myPoints_ppp ~ 1)
ppm1 <- ppm(myPoints_ppp ~ covariate_A)
我试图了解虚拟点是如何生成的，因为我没有指定 nd 参数。谢谢！
该参考资料已过时。默认的虚拟点数由 default.n.tiling 决定。这是一个内部的、未记录的函数。
可以查阅 default.n.tiling 的源代码以找出确切的规则，但这里有一个草图：
目前默认最小每个维度的网格点数是
中的较大者10 * ceiling(2 * sqrt(npoints(X))/10)
和
spatstat.options('ndummy.min')
这决定了可接受的最小虚拟点数。使用默认值 spatstat.options('ndummy.min') = 32 这意味着任何不超过 225 个点的点模式将被赋予一个 最小值 32 x 32 虚拟点网格。具有 226 到 400 个点的图案将具有 40 x 40 个虚拟点。具有 401 到 625 个点的图案将具有 50 x 50 个虚拟点，依此类推。
虚拟点的最终数量通过应用一些其他约束（取决于上下文和用户指定的参数）来确定，并且可能大于上面指定的最小数量。
只要为参数 nd.
我还应该指出，选择默认设置是为了快速生成可接受的结果，而不是生成高度准确的结果。这是必要的，因为 CRAN 对检查包裹所花费的总时间有限制。如果您正在进行任何认真的方法研究，您应该考虑增加 spatstat.options('ndummy.min') 或创建您自己的正交方案。这也将提高结果的可重复性（因为 spatstat 中的默认值可能会改变。）