R语言 spatstat包 methods.lppm()函数中文帮助文档(中英文对照)

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methods.lppm(spatstat)
methods.lppm()所属R语言包：spatstat

                                         Methods for Fitted Point Process Models on a Linear Network
                                         为一个线性网络上的的合身点过程模型的方法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

These are methods for the class "lppm" of fitted point process models on a linear network.
这些方法的类"lppm"拟合点过程模型的线性网络。


用法----------Usage----------


  ## S3 method for class 'lppm'
coef(object, ...)
  ## S3 method for class 'lppm'
extractAIC(fit, ...)
  ## S3 method for class 'lppm'
formula(x, ...)
  ## S3 method for class 'lppm'
logLik(object, ...)
  ## S3 method for class 'lppm'
plot(x, ..., type="trend")
  ## S3 method for class 'lppm'
print(x, ...)
  ## S3 method for class 'lppm'
terms(x, ...)
  ## S3 method for class 'lppm'
update(object, ...)
  ## S3 method for class 'lppm'
as.linnet(X, ...)



参数----------Arguments----------

参数：object,fit,x,X
An object of class "lppm" representing a fitted point process model on a linear network.  
类的一个对象"lppm"的一个装有点过程模型的线性网络。


参数：...
Arguments passed to other methods, usually the method for the class "ppm".  
参数传递给其他方法，通常采用的方法的类"ppm"。


参数：type
Character string (either "trend" or "cif") determining whether to plot the fitted first order trend or the conditional intensity.  
字符字符串（"trend"或"cif"）决定是否绘制拟合一阶趋势或有条件的强度的。


Details

详细信息----------Details----------

These are methods for the generic commands coef, extractAIC, formula, logLik, plot, print,  terms and update for the class "lppm".
这些方法的通用命令coef，extractAIC，formula，logLik，plot，print，terms和 update类"lppm"。


值----------Value----------

See the default methods.
默认的方法。


（作者）----------Author(s)----------



Adrian Baddeley
<a href="mailto:Adrian.Baddeley@csiro.au">Adrian.Baddeley@csiro.au</a>
<a href="http://www.maths.uwa.edu.au/~adrian/">http://www.maths.uwa.edu.au/~adrian/</a>




参见----------See Also----------

lppm
lppm


实例----------Examples----------


  example(lpp)
  fit <- lppm(X, ~x)
  print(fit)
  plot(fit)
  coef(fit)
  formula(fit)
  terms(fit)
  logLik(fit)
  extractAIC(fit)
  update(fit, ~1)

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