spatstat

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我最近發佈了一個關於這樣做的正確方法的「非常新穎的R」問題，如果你對它感興趣，你可以在這裏找到它。 1 我現在已經設法開發出一個簡單的R腳本來完成這項工作，但現在結果讓我感到困擾。其中零假設是所述點隨機分佈我使用R鍵分析lpp（線性點模式）與mad.test。那功能長話短說執行假設檢驗。目前我有88 lpps來分析，而根據p.value其中86個是隨機分佈的，其中2個不是。這些是兩個沒有隨機分

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確定另一點的半徑內的最大點？

使用這個例子中的數據明白我的意思現在 tag <- as.character(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)) species <- c("A","A","A","A","B","B","B","C","C","D") size <- c(0.10,0.20,0.25,0.30,0.30,0.15,0.15,0.20,0.15,0.15) radius <- (size

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linearK - spatstat中經驗和接受包絡之間的大時間差

我有興趣知道線性網絡上0到2km之間的點之間的相關性。我使用以下語句作爲經驗數據，這是在2分鐘內解決的。 obs<-linearK(c, r=seq(0,2,by=0.20)) 現在我想檢查隨機性的接受度，所以我使用相同的r範圍的信封。 acceptance_enve<-envelope(c, linearK, nsim=19, fix.n = TRUE, funargs = list(r=s

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什麼檢查是用來確認點模式是隨機的

我有一個非常基本的問題。我不是空間統計學的學生。但對於一個應用程序，我覺得網絡上的點模式對我來說是一個很好的近似值。我喜歡spatstat方法，並限制自己這個包，我想問一下：基於一些意見，我有率（拉姆達;每公里=點）點事件的發生在網絡。我應該執行spatstat中的哪個檢查（函數/測試）來驗證由rpoislpp生成的我的點模式本質上的確是隨機的。如果有人能夠幫助我，或者直接給我一些初級水平的相

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是否有可能在多個處理器上運行spatstat函數

我很好奇，知道是否可以在機器上的多個處理器上運行像信封或MAD測試這樣的spastat函數以加速計算？有沒有任何文件或教程來做到這一點？謝謝。

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在數據幀上使用as.ppp創建標記進程

我正在使用數據幀來使用as.ppp函數創建標記點進程。我收到錯誤Error: is.numeric(x) is not TRUE。我使用的數據如下： dput(head(pointDataUTM[,1:2])) structure(list(POINT_X = c(439845.0069, 450018.3603, 451873.2925, 446836.5498, 445040.8974, 4

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如何處理大型連雀網目標

我正在嘗試使用整個城市網絡進行特定分析，我知道這個分析非常龐大。我也將其設置爲稀疏網絡。 library(maptools) library(rgdal) StreetsUTM=readShapeSpatial("cityIN_UTM") #plot(StreetsUTM) library(spatstat) SS_StreetsUTM =as.psp(StreetsUTM) SS_

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seq中的linearK錯誤。（）不能是NA，NaN

我想從CRC spatstat書（第17章）中學習線性K估計的小型Linnet對象，並且當我使用linearK函數時，spatstat會引發錯誤。我已經在下面的r代碼的註釋中記錄了這個過程。錯誤如下。 Error in seq.default(from = 0, to = right, length.out = npos + 1L) : 'to' cannot be NA, NaN or infi

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spatstat中的一維數據

我有一維點的數據（位置在一條直線上）。我想檢查聚類泊松過程模型或Cox模型是否適合數據。由於我的數據只有x座標，我嘗試了線性網絡泊松過程模型。但是，lppm僅支持泊松模型。具有羣集模型的kppm方法需要二維數據。因此，我添加了一個zero的虛擬y列，值範圍爲(ymin=0,ymax=0.001)。 ymax=0在計算過程中返回錯誤。現在，我可以適應Matern羣集等。我的問題是處理一維數據的

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如何找到和spatstat

我試圖繪製PPP對象中刪除非法點，我也得到了以下錯誤： In plot.ppp(x = list(window = list(type = "polygonal", xrange = c(556681.496972543, : 1 illegal points also plotted 此前它也表明了我以下錯誤： Warning message: 1 point was rejec