创建细分对象
Create a tessalation object
在 this 数据集中有一个名为 Emergencies 的 data.frame 和名为 Region 的 owin。有了这两个对象，可以用下面的代码创建一个classppp的对象：-
data <- ppp(x = Emergencies$X, y = Emergencies$Y, window = Region)
我想做的是看看强度是否取决于紧急情况的工作量。紧急情况的工作量在Emergencies$M列。为此，我需要创建一个 tess 对象并使用 quadrat.test 函数来检验这个假设。
但我无法创建 tess 对象，因为它只会使用 im、owin 和 tiles 的对象。
有人可以帮我创建这个 tess 对象吗？
提前致谢。
镶嵌是将 space 分成几块（瓷砖）。 spatstat 包中有许多工具可以从其他数据构建曲面细分（打开 tess 的帮助并点击 另请参阅 下的链接。但是..不清楚你想要什么镶嵌，或者你想把什么信息转换成镶嵌。
你说你想用quadrat.test。为什么？这将执行基于样方计数的卡方检验，因此零假设是每个图块中的紧急情况强度是恒定的 - 这对我来说没有意义（无论你选择什么图块），因为这些点似乎高度集中在该地区的中心。
感谢您附上数据。数据框 Emergencies 给出了空间位置 X, Y 以及其他两个量 M 和 T 的对应值。我假设数据框的每一行对应一个紧急情况（而不是，例如，一家医院或一辆救护车）。根据您的描述，不清楚变量 M 是否表示 (a) 与该紧急情况相关的工作量，或 (b) 某些系统在该紧急情况下的总工作量。
如果是 (a)，那么您正在处理的是一个 标记点模式 ，其中每个点事件位置都通过称为标记的额外信息进行扩充。此标记点图案应由
创建
Z <- ppp(Emergencies$X, Emergencies$Y, window=Region, marks=Emergencies[,c("M", "T")])
或更懒惰
Z <- as.ppp(Emergencies, W=Region)
那你想知道这个标记点图案的强度是否取决于标记的值M。这是我会怎么做。首先，扔掉 T 列：
ZM <- subset(Z, select=M)
现在将M的值分成五个段（例如）：
ZC <- cut(ZM, breaks=c(0, 100, 200, 500, 1000, Inf))
看看他们：
plot(ZC, cols=2:6)
plot(split(ZC))
坐标很大。为了数值稳定性，让我们将它们重新调整为可管理的值：
ZCS <- shift(rescale(ZC, 1000), origin="midpoint")
现在适配部分车型：
fit1 <- ppm(ZCS ~ marks * polynom(x,y,2))
fit0 <- ppm(ZCS ~ marks + polynom(x,y,2))
这两个模型表明强度是空间坐标的对数二次函数。完整模型 fit1 允许强度也取决于 M 值，而加法模型 fit0 表示强度不依赖于 M 值，除了常数项（需要考虑每个频段中不同数量的紧急情况）。要查看拟合强度函数，请执行 plot(predict(fit1)) 等操作。
那么我们可以简单的进行似然比检验：
anova(fit0, fit1, test="Chi")
输出给出了一个非常显着的测试结果，表明强度函数对于不同的M值是不同的。
这不是您想要的样方计数卡方检验，但似然比检验是更强大的检验（在技术意义上）。
在 this 数据集中有一个名为 Emergencies 的 data.frame 和名为 Region 的 owin。有了这两个对象，可以用下面的代码创建一个classppp的对象：-
data <- ppp(x = Emergencies$X, y = Emergencies$Y, window = Region)
我想做的是看看强度是否取决于紧急情况的工作量。紧急情况的工作量在Emergencies$M列。为此，我需要创建一个 tess 对象并使用 quadrat.test 函数来检验这个假设。
但我无法创建 tess 对象，因为它只会使用 im、owin 和 tiles 的对象。
有人可以帮我创建这个 tess 对象吗？
提前致谢。
镶嵌是将 space 分成几块（瓷砖）。 spatstat 包中有许多工具可以从其他数据构建曲面细分（打开 tess 的帮助并点击 另请参阅 下的链接。但是..不清楚你想要什么镶嵌，或者你想把什么信息转换成镶嵌。
你说你想用quadrat.test。为什么？这将执行基于样方计数的卡方检验，因此零假设是每个图块中的紧急情况强度是恒定的 - 这对我来说没有意义（无论你选择什么图块），因为这些点似乎高度集中在该地区的中心。
感谢您附上数据。数据框 Emergencies 给出了空间位置 X, Y 以及其他两个量 M 和 T 的对应值。我假设数据框的每一行对应一个紧急情况（而不是，例如，一家医院或一辆救护车）。根据您的描述，不清楚变量 M 是否表示 (a) 与该紧急情况相关的工作量，或 (b) 某些系统在该紧急情况下的总工作量。
如果是 (a)，那么您正在处理的是一个 标记点模式 ，其中每个点事件位置都通过称为标记的额外信息进行扩充。此标记点图案应由
创建Z <- ppp(Emergencies$X, Emergencies$Y, window=Region, marks=Emergencies[,c("M", "T")])
或更懒惰
Z <- as.ppp(Emergencies, W=Region)
那你想知道这个标记点图案的强度是否取决于标记的值M。这是我会怎么做。首先，扔掉 T 列：
ZM <- subset(Z, select=M)
现在将M的值分成五个段（例如）：
ZC <- cut(ZM, breaks=c(0, 100, 200, 500, 1000, Inf))
看看他们：
plot(ZC, cols=2:6)
plot(split(ZC))
坐标很大。为了数值稳定性，让我们将它们重新调整为可管理的值：
ZCS <- shift(rescale(ZC, 1000), origin="midpoint")
现在适配部分车型：
fit1 <- ppm(ZCS ~ marks * polynom(x,y,2))
fit0 <- ppm(ZCS ~ marks + polynom(x,y,2))
这两个模型表明强度是空间坐标的对数二次函数。完整模型 fit1 允许强度也取决于 M 值，而加法模型 fit0 表示强度不依赖于 M 值，除了常数项（需要考虑每个频段中不同数量的紧急情况）。要查看拟合强度函数，请执行 plot(predict(fit1)) 等操作。
那么我们可以简单的进行似然比检验：
anova(fit0, fit1, test="Chi")
输出给出了一个非常显着的测试结果，表明强度函数对于不同的M值是不同的。
这不是您想要的样方计数卡方检验，但似然比检验是更强大的检验（在技术意义上）。