如何从 spatstat 解释 kppm 建模的结果

Question

我最近正在使用 spatstat 进行一些空间数据分析。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 cox 模型时，参数trend、alpha、sigma2、mu 和theta 是什么意思？我试图在网上找到一些相关的东西，但失败了。任何帮助将不胜感激！

Answer 1

您没有指定您安装的型号。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，它正好等于数据的平均强度。
• mu 是驱动随机强度对数的平均值。
• sigma2 是驱动随机强度对数的方差。从某种意义上说，这衡量了聚类的强度。
• alpha 是指数协方差中的相关尺度，C(r) = sigma2 * exp(-r/alpha) 是驱动随机强度。从某种意义上说，这衡量了集群的规模。

更多细节和解释见the spatstat book第12章

Answer 2

如果你能提供一个可重现的例子来修正想法，那就太好了。也许将 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 功能的详细信息的最佳参考是 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。