rStraussHard(spatstat)
rStraussHard()所属R语言包:spatstat
Perfect Simulation of the Strauss-Hardcore Process
完美的模拟斯特劳斯 - 性交过程
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Generate a random pattern of points, a simulated realisation of the Strauss-Hardcore process, using a perfect simulation algorithm.
生成一个随机点,模拟的斯特劳斯 - 性交过程中,用一个完美的模拟算法的实现模式。
用法----------Usage----------
rStraussHard(beta, gamma = 1, R = 0, H = 0, W = owin())
参数----------Arguments----------
参数:beta
intensity parameter (a positive number).
强度参数(正数)。
参数:gamma
interaction parameter (a number between 0 and 1, inclusive).
相互作用参数(在0和1之间,其中包括了一些)。
参数:R
interaction radius (a non-negative number).
相互作用半径(一个非负的数)。
参数:H
hard core distance (a non-negative number smaller than R).
硬核的距离(一个非负的数小于R)。
参数:W
window (object of class "owin") in which to generate the random pattern. Currently this must be a rectangular window.
窗口(对象类"owin")在其中生成的随机模式。目前,这必须是一个矩形窗口。
Details
详细信息----------Details----------
This function generates a realisation of the Strauss-Hardcore point process in the window W using a "perfect simulation" algorithm.
这个函数生成一个窗口W使用一个“完美的模拟算法实现斯特劳斯 - 性交点过程。
The Strauss-Hardcore process is described in StraussHard.
在StraussHard斯特劳斯 - 性交过程进行了介绍。
The simulation algorithm used to generate the point pattern is "dominated coupling from the past" as implemented by Berthelsen and Moller (2002, 2003). This is a "perfect simulation" or "exact simulation" algorithm, so called because the output of the algorithm is guaranteed to have the correct probability distribution exactly (unlike the Metropolis-Hastings algorithm used in rmh, whose output is only approximately correct).
算法的仿真,用于生成的点图案是“主导从过去的实施Berthelsen和Moller(2002年,2003年)的耦合。这是一个“完美的模拟”或“精确模拟算法,所谓的,因为输出的算法是保证有正确的概率分布完全相同(不同的Metropolis-Hastings算法,其使用rmh,其输出是大约只有正确)。
A limitation of the perfect simulation algorithm is that the interaction parameter gamma must be less than or equal to 1. To simulate a Strauss-hardcore process with gamma > 1, use rmh.
完美模拟算法的一个限制是,相互作用参数gamma必须小于或等于1的。为了模拟一个过程,gamma > 1斯特劳斯 - 铁杆,使用rmh。
There is a tiny chance that the algorithm will run out of space before it has terminated. If this occurs, an error message will be generated.
有一个微小的机会,该算法将空间用完之前,它已经终止。如果发生这种情况,将产生一条错误消息。
值----------Value----------
A point pattern (object of class "ppp").
点模式(类的对象"ppp")。
(作者)----------Author(s)----------
Kasper Klitgaard Berthelsen and 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>
参考文献----------References----------
A primer on perfect simulation for spatial point processes. Bulletin of the Brazilian Mathematical Society 33, 351-367.
Likelihood and non-parametric Bayesian MCMC inference for spatial point processes based on perfect simulation and path sampling. Scandinavian Journal of Statistics 30, 549-564.
Statistical Inference and Simulation for Spatial Point Processes. Chapman and Hall/CRC.
参见----------See Also----------
rmh, rStrauss, StraussHard.
rmh,rStrauss,StraussHard。
实例----------Examples----------
Z <- rStraussHard(100,0.7,0.05,0.02)
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