R语言 spatstat包 rLGCP()函数中文帮助文档(中英文对照)

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rLGCP(spatstat)
rLGCP()所属R语言包：spatstat

                                        Simulate Log-Gaussian Cox Process
                                         模拟登录高斯的Cox风险模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generate a random point pattern, a realisation of the log-Gaussian Cox process.
产生一个随机点模式，实现数高斯Cox过程。


用法----------Usage----------


rLGCP(model="exponential", mu = 0, param = NULL, ..., win)



参数----------Arguments----------

参数：model
character string: the name of a covariance model for the Gaussian random field, as recognised by the function GaussRF in the RandomFields package.   
字符串：高斯随机场的协方差模型的名称，函数所认可的GaussRF RandomFields包。


参数：mu
mean function of the Gaussian random field. Either a single number, a function(x,y, ...) or a pixel image (object of class "im").  
意思是函数的高斯随机领域。无论是单数，一个function(x,y, ...)或像素图像（类的对象"im"）。


参数：param
Numeric vector of parameters for the covariance, as understood by the function  GaussRF in the RandomFields package.  
数字矢量的协方差参数的功能，所理解的GaussRF RandomFields包。


参数：...
Further arguments passed to the function GaussRF in the RandomFields package.  
更多参数传递给函数的GaussRF RandomFields包。


参数：win
Window in which to simulate the pattern. An object of class "owin".  
在模拟模式的窗口。对象的类"owin"。


Details

详细信息----------Details----------

This function generates a realisation of a log-Gaussian Cox process (LGCP). This is a Cox point process in which the logarithm of the random intensity is a Gaussian random field with mean function μ and covariance function c(r). Conditional on the random intensity, the point process is a Poisson process with this intensity.
这个函数生成的log - 高斯考克斯的过程（LGCP）的一个实现。这是一个考克斯点的过程中，随机强度的对数是一个高斯随机场，平均功能μ和协方差函数c(r)。点过程是一个随机强度的条件下，这种强度的泊松过程。

The arguments model and param specify the covariance  function of the Gaussian random field, in the format expected by the RandomFields package. See  GaussRF or Covariance for information about this format. A list of all implemented models is available by typing PrintModelList().
的参数model和param指定协方差函数的高斯随机场，在RandomFields包的格式。 GaussRF或Covariance这种格式的信息。所有已执行的模型的列表是可用的通过键入PrintModelList()。

This algorithm uses the function GaussRF in the RandomFields package to generate values of a Gaussian random field, with the specified mean function mu and the covariance specified by the arguments model and param, on the points of a regular grid. The exponential of this random field is taken as the intensity of a Poisson point process, and a realisation of the Poisson process is then generated by the  function rpoispp in the spatstat package.
该算法使用的功能GaussRF中RandomFields包来生成一个高斯随机字段的值，指定的均值函数mu的的参数model由指定的协方差， param，规则的网格点。此随机字段的指数被取为的一个泊松点过程中的强度，和一个实现的泊松过程，然后由该函数生成rpoispp在spatstat的软件包。

If the simulation window win is missing, then it defaults to  as.owin(mu) if mu is a pixel image, and it defaults to the unit square otherwise.
如果模拟窗口win丢失了，那么它默认为as.owin(mu)如果mu是一个像素的图像，并默认为单位面积，否则。

The LGCP model can be fitted to data using kppm.
LGCP模型可以嵌合数据用kppm。


值----------Value----------

The simulated point pattern (an object of class "ppp").
的模拟点模式（类的一个对象"ppp"“）。

Additionally, the simulated intensity function is returned as an attribute "Lambda".
此外，模拟强度函数返回作为一个属性"Lambda"。


（作者）----------Author(s)----------


Abdollah Jalilian and Rasmus Waagepetersen.
Modified by 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>
and Rolf Turner
<a href="mailto:r.turner@auckland.ac.nz">r.turner@auckland.ac.nz</a>




参考文献----------References----------

Log Gaussian Cox Processes. Scandinavian Journal of Statistics 25, 451&ndash;482.

参见----------See Also----------

rpoispp, rMatClust, rGaussPoisson, rNeymanScott, lgcp.estK, kppm
rpoispp，rMatClust，rGaussPoisson，rNeymanScott，lgcp.estK，kppm


实例----------Examples----------


  if(require(RandomFields) &amp;&amp; RandomFieldsSafe()) {
    # homogeneous LGCP with exponential covariance function[均匀LGCP指数的协方差函数]
    X <- rLGCP("exp", 3, c(0, variance=0.2, nugget=0, scale=.1 ))

    # inhomogeneous LGCP with Gaussian covariance function[高斯的不均匀性LGCP与协方差函数]
    m <- as.im(function(x, y){5 - 1.5 * (x - 0.5)^2 + 2 * (y - 0.5)^2}, W=owin())
    X <- rLGCP("gauss", m, c(0, variance=0.15, nugget = 0, scale =0.5))
    plot(attr(X, "Lambda"))
    points(X)

    # inhomogeneous LGCP with Matern covariance function[Matern的不均匀性LGCP与协方差函数]
    X <- rLGCP("matern", function(x, y){ 1 - 0.4 * x},
             c(0, variance=2, nugget=0, scale=0.7, a = 0.5),
             win = owin(c(0, 10), c(0, 10)))
    plot(X)
  } else message("Simulation requires the RandomFields package")

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