如何从spatstat解释kppm模型的结果

Question

我最近使用spatstat做了一些空间数据分析。我现在真的很难解释kppm模型的结果。例如，当我拟合对数高斯考克斯模型时，参数趋势、α、sigma2、µ和θ意味着什么？我试着在网上找到一些相关的东西，但失败了。任何帮助都将不胜感激！

Answer 1

您没有指定您安装的是哪种模型。如果您刚刚指定了kppm(X~1, "LGCP")，其中X是您的数据点模式，那么：

• trend是估计的强度(每单位面积的预期点数)。在这种情况下，它正好等于data.
• mu的平均强度，它是驾驶随机强度的对数的平均值，intensity.
• sigma2是驾驶随机强度的对数的方差。在某种意义上，这衡量了clustering.
• alpha的强度是指数协方差中的相关尺度，即驱动随机强度的C(r) = sigma2 * exp(-r/alpha)。在某种意义上，这衡量了集群的规模。

有关更多详细信息和说明，请参阅the spatstat book的第12章

Answer 2

如果你能提供一个可重复的例子来修正想法，那就更好了。也许可以将LGCP模型拟合到内置数据集，并显示拟合模型的代码和打印模型的结果，这样我们就可以看到结果估计。有关spatstat功能的详细信息，最好的参考资料是spatstat book。第12章包含有关集群模型(包括LGCP模型)的所有详细信息。