具有协变量- spatstat的点过程权值强度

Question

我正在找一个特殊的案子。在我的道路形状文件，我有属性速度和%的重型车辆在每条道路上。据观察，在速度较快和车辆较重的道路上，可能会发生严重事故(因为道路没有得到适当控制，行人过马路)。我们知道事故发生的速度(每5公里)。

1. 我想用这个速度产生一个随机的中毒，但要考虑到在高速(或高%卡车)的道路上更多地发生点。
2. 如果可能的话，也包括卡车的第二个变量

什么是最好的方式来模拟这两个方面来做一个小的概念证明？我读过一些关于协变量对强度的影响的文献和章节，但这对我来说还不清楚。

谢谢

Answer 1

spatstat函数rpoislpp在给定强度的网络上生成泊松随机点模式。在这种情况下，您需要一个空间变化的强度，它可以通过空间位置的函数来指定。也就是说，你需要像rpoislpp(f, L)这样的东西，其中L是线性网络，f是强度函数。

我假设您已经得到了每条道路的协变量值(如车速限制和卡车分数)。然后，您需要构建一个函数，在网络上的任何空间位置查找这些值。一旦你有了这个，你就可以用它来写强度函数了。

首先，假设您有一个网络L (类linnet的对象)。网络段可以按照指定时给定的原始顺序进行索引:或者可以通过S <- as.psp(L)提取这些段。我们需要一个向量z，给出每个片段的协变量值(所以这是一个长度为n=nsegments(S)的数值向量)。然后，z[i]是沿分段i的协变量值。(注意:如果对每条道路都有协变量值，其中一条道路由多个L段组成，那么首先需要确定L的哪些部分属于每条道路，并构造z。)

接下来，执行以下操作：

Zfun <- linfun(function(x,y,seg,tp) { z[seg] }, L)

这在线性网络(linfun类)上创建了一个函数，用于在L上的任何空间位置计算协变量。要检查它的构建是否正确，输入plot(Zfun)。

现在，假设您希望点处理强度为lambda = exp(3*Z+2)。那就去做

lam <- function(x,y,seg,tp) { exp(3 * z[seg] + 2) }
lambda <- linfun(lam, L)

(不用说，你可以在括号中写出任何数学表达式；你可以有多个协变量，等等)

最后生成随机点：

X <- rpoislpp(lambda, L)