問題タブ [spatstat]

で構成される ppp オブジェクト (shp) をマークしました。x 座標、y 座標、成長 (「成体」、「幼体」、「苗木」)。

同次ポアソン過程を用いて成体と幼体の間の関連付け (ペア相関関数を使用) のシミュレーション エンベロープを見つけました。

今、均質トーマス過程を使用して同じものを見つけたいと思っています。そこで、次を使用して点パターン オブジェクトに同次トーマス過程を当てはめます。

次に、を使用してシミュレーションエンベロープを見つけようとしました

しかし、これはうまくいきませんでした。均質トーマス法を使用して大人と少年の間の関連付け (ペア相関関数を使用) のシミュレーション エンベロープを見つけるための提案または代替方法があれば、本当に感謝しています。

私の最終的な目標は、clarkevans.testspatstat パッケージを使用して、データ フレームのリストの Clark-Evans-Index ( ) を計算することです。

だから私は私のポイントデータのリストを持っています:

およびプロット座標のリスト:

owinオブジェクトのリストを作成しました：

そして今、私はオブジェクトを作成したいと思いpppます:

その結果：

ここで 2 つのリストを参照する必要があるため、問題が owin オブジェクトのリストを使用しているのか、それとも ppp 関数で lapply を誤って使用しているのかはわかりませんが、その方法はわかりません。これを解決するヒントはありますか？

（編集）私も試しました

しかし、それは ppp オブジェクトのリストを返しません..

私は使っている

spatstatパッケージから、データフレームに含まれるセグメント間のすべての交点と、各交点の由来に関する詳細を取得しxます。

aただし、入力と入力の両方に同じデータフレームを使用するためb、各交差点は結果のデータフレームに 2 回表示されxing_pointsます。したがって、smarterselfcrossing.psp()を次の形式で使用するのは自然なことのように思えます。

これは前述の問題を解決しますが、実際にはdetailsオプションがなく、結果として、各交差点を元の交差セグメントに追跡することはできません。

selfcrossing.psp()関数によって与えられる繰り返しの除外と の指示をdetails同時に達成するにはどうすればよいですか?

どうもありがとう。

これは非常に単純かもしれませんが、私は運がなくてもそれを理解しようとかなりの時間を費やしました.誰かが私を助けることができるかもしれません.

spatstat の ppm() 関数を使用してポイント パターン モデルを適合させ (以下の再現可能なコード)、残差をプロットすると、残差画像上にポイントが自動的にプロットされるため、何も見ることが非常に難しくなります。誰もそれを回避する方法を知っていますか?

コード：

ポイント データのシェープ ファイルから始めました。次に、この形式を ppp 形式に変換して、いくつかの spatstat 関数を使用しました。

これを行うコードを以下に示します。

次に、いくつかのポイント パターン分析を実行したかったので、次の spatstat 関数を使用しました。

次に、次を使用して画像を表示します。

次にやりたいことは、上記から Geotiff 画像を作成することです。いくつかのベクターデータの上に tiff 画像をオーバーレイしたいので、これを行いたいと思います。

私の質問は：

上の画像を Geotiff 形式に変換するにはどうすればよいですか?

良い一日、

私はBaddeley らを通して働いてきました。2015 mppm {spatstat}を使用してポイント プロセス モデルを複数のポイント パターンに適合させます。私のポイント パターンは、保護地域 ( owin ) 内の大型草食動物 (つまり、オス/メスのポイント地域 ( x, y ) * 5 年) の年間カウント データです。河川までの距離 (rivD) や植生生産性 (NDVI) など、多くの空間共変量があります。

当初、私は草食動物の反応が rivD + NDVI の関数であるモデルを当てはめ、性別によって係数を変化させました (以下の再現可能な例の mppm1 を参照)。しかし、私の年間ポイント パターンは、一時的に増加する傾向があるという点で年ごとに独立していません (つまり、5 年目と比較して 1 年目に指数関数的に多くの動物がいます)。そこで、切片が年ごとに変化することを許可すれば、これを説明できると考えて、ランダム効果として年を追加しました (mppm2 を参照)。

今、私はこれが正しい方法であるかどうか疑問に思っていますか？GAMMgamm {mgcv}をフィッティングする場合、時間相関構造を追加しますが、 (mppm3 を参照)correlation = corAR1(form=~year)でこれが可能だとは思いませんか?mppm

で複製されたポイントパターンでこの時間相関構造を処理する方法についてのアイデアを本当に感謝しmppm {spatstat}ます。

どうもありがとうございました

サンドラ

私は最近、救急医療サービスから提供された巨大なデータセットを扱い始めました。インシデントの cca 25.000 空間ポイントがあります。

私はかなり長い間本やインターネットを検索しており、何をどのように行うべきかについてますます混乱しています.

もちろん、ポイントは非常に集中しています。K、L、G 関数を計算したところ、深刻なクラスタリングが確認されました。

また、人口ポイント データセットもあります。これは、市民ごとに 1 つのポイントであり、インシデント データセットと同様にクラスター化されています (インシデントは人に発生するため、これら 2 つのデータセットの間には強い関連性があります)。

これら 2 つのデータセットを比較して、それらが同様に分布しているかどうかを調べたいと思います。人口に対して事件が多い場所があれば知りたいです。言い換えれば、人口データセットを使用して強度を説明し、インシデント データセットがその強度に対応するかどうかを判断したいと考えています。前提として、インシデントは母集団に関してランダムに出現する必要があります。

事件がランダムに人々に起こった場合、予想よりも多いまたは少ない事件がある情報を含む地域のプロットを取得したいと考えています。

Rでどうするの？

K 関数を計算するには、Kest または Kinhom を使用する必要がありますか? 説明を読みましたが、それらの基本的な違いは何なのかまだわかりません。

私は Kcross を使用してみましたが、私が理解したように、使用される 2 つのデータセットのうちの 1 つは CSR である必要があり、完全に空間的にランダムです。Kcross.inhom も見つけましたが、それをデータに使用する必要がありますか?

人口に関するインシデント偏差のプロット (画像) を取得するにはどうすればよいですか?

私は明確に尋ねたことを願っています。

私の質問を読んでいただきありがとうございます。私の質問に答えていただければさらに感謝します。

よろしくお願いします！

イェルネイ