ve(voronoi)
ve()所属R语言包：voronoi
Voronoi intensity estimation
基于Voronoi强度估计
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Obtain the Voronoi intensity estimate for a point pattern.
得到的Voronoi强度估算中的一个点模式。
用法----------Usage----------
ve(x, rw=NULL, locations=NULL)
参数----------Arguments----------
参数：x
An M-by-2 matrix or data frame representing a point pattern, a deldir object, or a ve object.
M的2矩阵或数据框代表一个点模式，一个deldir对象，或ve对象。
参数：rw
An optional vector of length 4 describing the corners of the rectangular space of the data. The values should be in the order of (xmin, xmax, ymin, ymax). The default window is 20 percent larger than the range in each dimension – 10 percent below and 10 percent above the minimum and maximum. This argument is only utilized when x is a matrix or data frame.
一个可选的矢量的长度为4描述的数据的矩形空间的角部。该值应该是中的顺序(xmin, xmax, ymin, ymax)。默认的窗口大于在每个维度上的范围是20％ - 10％以下和10％以上的最小和最大值。此参数时，只使用了x是一个矩阵或数据框。
参数：locations
A N-by-2 matrix of locations to identify the Voronoi estimate.
AN2矩阵的位置，到确定的Voronoi估计。
Details
详细信息----------Details----------
The intensity estimate is the inverse-area of each Voronoi cell.
的强度的估计是每个Voronoi单元的逆面积。
值----------Value----------
The output object is of class "", which itself is a list with the following items: <table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>p </td> <td> A matrix of the points.</td></tr> <tr valign="top"><td>z </td> <td> A vector of the Voronoi estimates at the points.</td></tr> <tr valign="top"><td>T </td> <td> A deldir object for the points.</td></tr> <tr valign="top"><td>rw </td> <td> The rectangular space used for the data in the order of (xmin, xmax, ymin, ymax).</td></tr> <tr valign="top"><td>est </td> <td> A matrix with three columns, where the first two columns represent the argument locations and the third column is the Voronoi estimates at those locations.</td></tr> </table>
输出对象是类""，这本身就是一个列表以下项目：<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD>p </ TD > <TD>矩阵之分。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>z </ TD>的Voronoi <td>一个向量的点估计</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>T </ TD> <TD> Adeldir对象的点。</ TD> </ TR > <tr valign="top"> <TD> rw </ TD> <TD>的矩形空间中的数据的顺序使用(xmin, xmax, ymin, ymax)。</ TD> </ TR> < TR VALIGN =“”> <TD>est </ TD> <TD>有三列的矩阵，其中前两列代表的说法locations和第三列的Voronoi估计在这些位置。</ TD> </ TR> </ TABLE>
（作者）----------Author(s)----------
Christopher D. Barr, Travis A. Gerke, David M. Diez
参考文献----------References----------
C.D Barr and F.P Schoenberg. On the Voronoi Estimator for the Intensity of an Inhomogeneous Planar Poisson Process. Biometrika, 1:1-15, 2010.
参见----------See Also----------
centroidal, fd
centroidal，fd
实例----------Examples----------
#=====> Equivalent Constructions <=====#[=>相当于建设=====＃]
x <- rnorm(50, 1)
y <- rnorm(50, 6, 3)
d <- deldir(x, y)
t1 <- ve(cbind(x,y))
t2 <- ve(d)
identical(t1,t2)
par(mfrow=c(1,2))
plot(t1)
plot(t2)
points(t2)
#=====> Four Simulated Patterns <=====#[=>的四个模拟模式<=====＃]
par(mfrow=c(2,2))
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
d1 <- deldir(x,y)
t3 <- ve(d1)
temp <- summary(t3)
plot(temp)
p <- pattern.sim(6.5, type='linear')
t4 <- ve(p, rw=c(0,1,0,1))
st4 <- summary(t4)
plot(st4)
p <- pattern.sim(6.5, type='moon')
t5 <- ve(p, rw=c(0,1,0,1))
plot(t5)
points(t5, cex=0.2)
p <- pattern.sim(6.5, type='ridge')
t6 <- ve(p, rw=c(0,1,0,1))
plot(t6)
points(t6, cex=0.2)
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注：
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发表于 2012-10-1 16:28:02
