ppp对象的规则是什么？是否可以为 sapply 函数选择两个变量？

Question

在 spatstat 中使用描述泊松集群过程的代码。一次一个地分解每一行代码以便理解。容易上手。

library(spatstat)
lambda<-100
win<-owin(c(0,1),c(0,1))
n.seeds<-lambda*win$xrange[2]*win$yrange[2]

一旦定义了窗口，我就会使用随机生成函数生成我的点

x=runif(min=win$xrange[1],max=win$xrange[2],n=pmax(1,n.seeds))
y=runif(min=win$yrange[1],max=win$yrange[2],n=pmax(1,n.seeds))

我知道使用 ppp 函数可以立即绘制出来

seeds<-ppp(x=x,
y=y,
window=win)

plot(seeds)

下一行我为 ppp 对象添加标记，它显然是在描述点的旋转角度，我现在不明白这是如何工作的，但没关系，我稍后会弄清楚。

marks<-data.frame(angles=runif(n=pmax(1,n.seeds),min=0,max=2*pi))
seeds1<-ppp(x=x,
           y=y,
           window=win,
           marks=marks)

我遇到的第一个问题是，一个名为 pops 的对象被添加到 ppp 对象中，该对象描述了窗口的人口。我了解这些值是如何得出的，它是给定输入值 mu 的泊松分布，它可以是任何值，并且观察总数等于窗口中的点。

seeds2<-ppp(x=x,
            y=y,
            window=win,
            marks=marks,
            pops=rpois(lambda=5,n=pmax(1,n.seeds)))

我的第一个问题是，如何在 ppp 对象中添加一个没有分类的变量？我检查了 ppp 文档，没有提到 pops。

我的第二个问题是关于使用双变量，下一行需要一个 sapply 函数来定义维度。

dim1<-pmax(1,sapply(seeds1$marks$pops, FUN=function(x)rpois(n=1,sqrt(x))))

我从未见过 $ 函数被使用过两次，而seeds2$marks$pop 返回的 $ 运算符对原子向量无效。你能解释一下这里发生了什么吗？

非常感谢。

Answer 1

这是几个问题 - 请一次问一个问题。

从您的帖子中不清楚您是想理解别人的代码，还是自己开发代码。这会对答案产生影响。

澄清一下，这段代码并非来自spatstat 包；这是某人使用spatstat 包生成数据的代码。 spatstat 包中有代码可以生成 Poisson 集群过程的模拟实现（我认为这是您想要做的），您可以查看 rPoissonCluster 的 spatstat 代码以了解它是如何实现的正确有效地完成。

您在此处显示的代码有很多错误。但我将首先回答你标题中的两个问题。

1. ppp 对象的创建规则在ppp 的帮助文件中列出。帮助说明如果给出了参数window，那么不匹配的参数... 将被忽略。这意味着在seeds2<-ppp(x=x,y=y,window=win,marks=marks,pops=rpois(lambda=5,n=pmax(1,n.seeds))) 行中 参数pops 将被忽略。
2. 成语sapply(seeds1$marks$pops, FUN=f)在R中是完全有效的语法。如果对象seeds1是一个结构或列表，其中有一个名为marks的组件，而后者又是一个结构或列表，其中有一个名为@987654335的组件@，然后成语 seeds1$marks$pops 将提取它。这与sapply 无关。

现在转向代码中的错误，

• n.seeds<-lambda*win$xrange[2]*win$yrange[2] 行可能是用来计算窗口中的预期集群父母（集群种子）数量。这只有在窗口是一个左下角位于原点 (0,0) 的矩形时才有效。写n.seeds <- lambda * area(win)会更安全。
• 但是，变量n.seeds 稍后使用，因为它是集群父母（集群种子）的数量。作者忘记了种子的数量是随机的，服从泊松分布。所以，更正确的计算是n.seeds <- rpois(1, lambda * area(win))
• 但这仍然不正确，因为窗口外的集群父节点（种子点）也可以在窗口内生成后代点。因此，种子点实际上必须在通过扩展win 获得的更大窗口中生成。在spatstat 中用于生成集群父级的适当命令是bigwin <- grow.rectangle(Frame(win), cluster_diameter) ; Parents <- rpoispp(lambda, bigwin)
• 作者显然想为每个父点分配两个标记值：一个随机的angle 和一个随机数pops。执行此操作的正确方法是使marks 成为具有两列的数据框，例如marks(seeds1) <- data.frame(angles=runif(n.seeds, max=2*pi), pops=rpois(n.seeds, 5))