如何将单个模型拟合到 spatstat 中的多个独立数据集？答案

【问题标题】：How to fit a single model to several independent datasets in spatstat?如何将单个模型拟合到 spatstat 中的多个独立数据集？
【发布时间】：2021-08-30 15:49:47
【问题描述】：

我想使用 spatstat 包将单个模型拟合到 R 中的多个独立数据集。在这里，我有 3 个独立的数据集（ppp 对象，称为 NMJ1、NMJ2 和 NMJ3），我想拟合一个通用模型。走的路应该是使用mppm函数：

data <- listof(NMJ1,NMJ2,NMJ3)
data <- hyperframe(X=1:3, Points=data)
r <- matrix(c(120, 240, 240, 90), nrow = 2, ncol = 2)
model <- mppm(Points ~marks*abs(sqrt(x^2+y^2)), data, MultiStrauss(r))

在我拟合的模型中，强度是到窗口中心距离的函数，我假设是MultiStrauss 交互方案。

但是，mppm 函数将独立地拟合每个数据集。键入subfits(model) 时，每个数据集的拟合趋势系数相同，但伽马系数不同。同样，在绘制simulate(model) 的结果时，我观察到 3 个图之间存在显着且一致的差异。

在spatstat 中处理独立数据集（来自同一模型的重复样本）的最佳方法是什么？

【问题讨论】：

标签： r spatstat

【解决方案1】：

这是一个错误。

您的代码对于此目的是正确的。（即，当我们希望将相同的交互系数应用于所有点模式时。）

包spatstat.core中的函数subfits有一个bug。

mppm 返回的拟合模型正确，但subfits 返回的子模型列表部分不正确。

该错误将很快在开发版本spatstat.core 2.3-0.011 中修复，可从the GitHub repository 获得

【讨论】：