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ポイントプロセスのマークと共変量について混乱しています。Rでspatstatを使って共変量の少ないマーク点パターンのモデルを作ろうとしていますが、マークと共変量の関係がよくわかりません。誰でも私を助けることができますか？

ありがとう。

----更新 特定の場所の集落の人口について特定のポイントパターンがあり、土壌肥沃度、年間降水量などの共変量はほとんどありません。そして、集落の分布について説明したいと思います。

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点過程の場合、マークと共変量の違いは次のとおりです。

  • マークは各ポイント (集落) に付けられた値であり、多くの場合、マークは他の場所では意味がありません。

  • 共変量は概念的に意味があり、調査領域全体 (観測ウィンドウ) で利用できます。

マーク値は原則として何でもかまいませんが、執筆時点では基本的に 2 つのタイプのみが spatstat でサポートされています: 1) 数値によるマークと 2) カテゴリ (因子値) マーク。spatstat では、「マルチタイプ」パターンと呼ばれる後者に重点が置かれています。マルチタイプ パターンの場合は、spatstat 関数を使用してモデルを構築できますがppm、現在、数値マークを含むパターンのモデリング ツールはありません。

spatstat でデータを分析するには、おそらく人口サイズの情報を破棄するかcut.ppp、集落を「大」、「中」、「小」などのグループに分割するか、研究で意味のあるものに分割してから、次の手順に進む必要があります。このマルチタイプ パターンの分析。

コメントに基づく更新:マルチタイプ ポイント パターンX(クラスppp) と 2 つの共変量イメージ(クラス) があるim1とします。次に、マークの各レベルに対して同じ共変量効果を持つポアソン モデルは次のようになります。im2im

ppm(X ~ marks + im1 + im2)

「交互作用」、つまり因子の各水準に対する共変量の異なる効果を考慮したモデルは次のとおりです。

ppm(X ~ marks * im1 + marks * im2)

両方のモデルについて、モデルの解釈は有効な対比に依存します (デフォルトでは処理の対比)。lmまたはを使用するのとまったく同じglmです。

于 2015-04-27T11:22:53.043 に答える