R语言 seg包 getSegLocalEnv()函数中文帮助文档(中英文对照)

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getSegLocalEnv(seg)
getSegLocalEnv()所属R语言包：seg

                                        Calculate Local Environment Parameters
                                         计算当地的环境参数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculate the population composition of the local environment at each data point from a matrix of coordinates, or an object of class Spatial or ppp.
计算当地人口构成的环境，在每个数据点的坐标矩阵，或一个类的对象Spatial或ppp。


用法----------Usage----------


getSegLocalEnv(x, data, power = 2, useExp = TRUE, maxdist,
               sprel, error = .Machine$double.eps)



参数----------Arguments----------

参数：x
a numeric matrix or data frame with coordinates (each row is a point), or an object of class Spatial or ppp.
坐标（每行是一个点）的数字矩阵或数据框，或一个类的对象Spatial或ppp。


参数：data
an object of class matrix, or one that can be coerced to that class. The number of rows in "data" should equal the number of points in "x", and the number of columns should be greater than one (at least two population groups are required). This can be missing if "x" has a data frame attached to it.
类matrix，或可以强制转换为该类的对象。在数据的行数应等于中的“x”的点的数量，和列的数目应该大于1（需要至少两个群体）。这可能会丢失，如果x具有连接到它的数据框。


参数：power
a numeric value that determines the change rate of a distance weight function. If zero, all data points have the same weight regardless of the distance. Typically 1-5.
一个数字值，该值确定的距离的权重函数的变化率。如果是零，所有的数据点具有相同的重量，无论距离远近。通常情况下1-5。


参数：useExp
logical. If FALSE, use a simple inverse distance function instead of a negative exponential function. See "Details".
逻辑。如果为FALSE，使用一个简单的的距离反比函数，而不是负指数函数。请参阅“详细信息”。


参数：maxdist
an optional numeric value specifying a search radius for the construction of each local environment. Must be a positive value, or zero.
一个可选的数字值，该值指定搜索半径的每一个地方环境的建设。必须是一个正的值，或者是零。


参数：sprel
an optional object of class dist or nb. See "Details".
一个可选的对象类dist或nb。请参阅“详细信息”。


参数：error
a numeric value. If "useExp = FALSE", this value will be added to the denominator to prevent dividing by zero.
一个数值。如果useExp = FALSE，该值将被添加到的分母，以防止除以零。


Details

详细信息----------Details----------

The local environment parameters are the weighted averages of the populations of all points within a search radius "maxdist" and are an essential component for calculation of the spatial segregation measures.
当地的环境参数的人口范围内的搜索的半径“maxdist”的所有点的加权平均值计算的空间隔离措施的重要组成部分。

By default, the weight of each point is calculated from a negative exponential function, which is defined as:
默认情况下，每一个点的重量计算从负指数函数，其被定义为：

where d is the Euclidean distance between two points.
其中，d是两个点之间的欧几里德距离。

If "useExp" is FALSE, a simple inverse distance function is used to calculate the weight of each point:
如果useExp是FALSE时，一个简单的反距离函数被用来计算每个点的重量：

If "maxdist" is not provided (default), all data points in the study area are used for the construction of each local environment. It is recommended to specify this parameter to speed up the calculation process.
如果maxdist“（默认），所有的数据点在研究区域用于建设的每一个地方的环境。建议指定该参数，以加快计算过程。

If a distance measure other than the Euclidean distance is required to represent spatial proximity between the points, the users can provide an object of class dist, which contains the distances between all pairs of the points, through an optional argument "sprel". One convenient way of obtaining such information may be the use of the function dist, which offers a variety of distance measures, such as Manhattan, Canberra, and Minkowski.
如果距离测量以外的欧氏距离的代表点之间的空间接近，可以为用户提供一个对象类dist，其中包含所有的点对之间的距离，通过一个可选的参数“ sprel“。一个便捷的方式获得这些信息可能是使用的功能dist，它提供了各种距离的措施，如曼哈顿，堪培拉，闵可夫斯基。

Or alternatively, one can supply an object of class nb to use a k-nearest neighbour averaging or polygon contiguity.
另外，可以提供一个类的对象nb使用k-近邻的平均或多边形连续性的。


值----------Value----------

An object of class LocalEnv.
对象的类LocalEnv。


注意----------Note----------

Note that this function is not to interpolate between data points. The calculation of each local environment involves the point itself, so the simple inverse distance function with a power of 2 or more should be used with care.
请注意，这个函数是不能在数据点之间进行内插。计算每个地方的环境中涉及到的点，所以应谨慎使用简单的反距离的幂函数与2个或更多。


（作者）----------Author(s)----------



Seong-Yun Hong




参见----------See Also----------

SegLocalEnv, SegLocalEnv-class, spseg, dist
SegLocalEnv，SegLocalEnv-class，spseg，dist


实例----------Examples----------


# Create a random data set with 50 data points and 3 population groups[创建一个随机的数据集有50个数据点和3的人口群体]
xy <- matrix(runif(100), ncol = 2)
pop <- matrix(runif(150), ncol = 3)

env1 <- getSegLocalEnv(xy, pop)
summary(env1)

xy.dist <- dist(xy, method = "manhattan")
maxdist <- quantile(as.matrix(xy), 0.75)
env2 <- getSegLocalEnv(xy, pop, maxdist = maxdist, sprel = xy.dist)
summary(env2)

env3 <- getSegLocalEnv(xy, pop, useExp = FALSE, power = 0, maxdist = 0.5)
summary(env3)

env4 <- getSegLocalEnv(xy, pop, useExp = FALSE, maxdist = 0.5)
summary(env4)

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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。