問題タブ [spatstat]

R の「親」ウィンドウの外側にポイント パターンを推定する組み込み関数があるかどうか疑問に思っていました。たとえば、空間ポイント パターン「X」を生成してみましょう。

データをリサンプリングしましょう:

ただし、新しいポイントは同じエリア/空間ウィンドウ内で生成されます

私の質問は、元のウィンドウ (1 x 1 m) よりも大きな新しいウィンドウ内で 200 ポイントをどのように再サンプリングするかです。言い換えれば、同じリサンプリング密度を維持しながら、200 個の空間ポイントの小さなセットをより大きなスケールに外挿するにはどうすればよいでしょうか。5 x 5 m の範囲で合計 1,000 個のデータ ポイントを見たいとしますか?

下の画像をご覧ください。この画像は、最初に as.owin を使用して 2 列のデータ フレームをスタディ ウィンドウ (study_win と呼びます) に変換し、次にウィンドウの上に別の 2 列のデータ フレーム (study_points と呼びます) をプロットすることによって作成されます。

ポイントがウィンドウ内にあることは明らかです。しかし、私が電話するとき

私のポイントのほとんどが窓の外にあるとして拒否されたと言っています。誰かが何が起こっているのか教えてもらえますか?

ありがとう！

ポイントパターンX（「木の位置」など）の強度関数から生成されたspatstatの等高線マップがあります。この点パターンの各 x、y 座標は、対応する 3 番目のベクトル (「木の直径」など) でマークされます。-->cf image (もちろん木を表す縦線は省略可能)

等高線の各レベルのマーク (直径) の平均を異なる色で表示したいと考えています。提案？ありがとう！

を使用して作成した 2 つのピクセル イメージがありますspatstat。1 つは点のセットによって作成された密度イメージ ( function を使用density.ppp) で、もう 1 つは人口ラスターから作成されたピクセル イメージです。人口ラスターを使用して密度画像を正規化する方法があるかどうか疑問に思っています。spatstat基本的に、私は空間パターンを調査したい関数を使用して、米国内の 10000 以上のサイバー攻撃の発信元の場所のデータセットを持っています。しかし、明らかな問題は、人口が多い地域ほど、人口が多いため、サイバー攻撃の発信元が多くなるということです。人口ラスターを使用してそれを修正したいと思います。どんなアイデアでも大歓迎です。

これまで R を使用したことはありませんでしたが、過去数か月間、Spatstat を使用してがん組織の細胞分布を分析しました。2 つの異なる細胞集団の陽性染色細胞の xy 座標を抽出して、顕著な ppp を生成します。密度プロットや K/G 交差関数などを使用してデータを視覚的に調べると、2 つの細胞集団の分布が強度の点で異なる場合が特定されます。さらに、細胞が互いに排他的であるように見える場合もあれば、両方の集団が共有する「ホットスポット」によって特徴付けられる場合もあります。ただし、イラストとして横に並べた画像を使用する以外に、これを示す最善の方法がわかりません。2 つの密度プロットを統合したり、強度の共有領域のグラフを作成したりする方法はありますか? または、見逃したSpatstatの別の機能はありますか?

これがばかげた質問ですが、物事を進めるのに苦労している場合はお詫びします。アドバイスをいただければ幸いです。

よろしく、マット

この情報は参考文献[1]にはありません。

1) adaptative.density() (パッケージ spatstat) が重複した空間ポイントを管理する方法。異なる年の測定値を組み合わせているため、正確に同じ位置にポイントを複製しました。密度曲線はそれらの領域でより高いと予想されますが、それについてはわかりません.

2) adaptative.density() の f のデフォルト値は f=0 または f=1? 私の推測では、f=0 であるため、平均強度 (ポイント数をウィンドウ領域で割った値) に等しいすべての場所で強度推定値を計算することにより、適応推定を行っています。

お時間をいただき、ご意見をお寄せいただきありがとうございます。