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mcseg.test(spatialkernel)
mcseg.test()所属R语言包：spatialkernel

                                        Monte Carlo Test of Spatial Segregation in Multivariate Point Process
                                         蒙特卡罗的空间分异的多元点过程中的测试

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Monte Carlo test of spatial segregation in a multivariate  point process by simulating data from random re-labelling of the categorical marks.
蒙特卡罗随机重新分类标志标签，通过模拟数据测试的空间隔离在一个多元点过程。


用法----------Usage----------


  mcseg.test(pts, marks, h, stpts = NULL, ntest = 100,
    proc = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：pts
matrix containing the x,y-coordinates of the data point locations.
基质中含有x,y坐标的数据点的位置。


参数：marks
numeric/character vector of the marked type labels of the  point pattern.
数字/字符向量类型标签的点模式的显着。


参数：h
numeric vector of the bandwidths at which to calculate the cross-validated likelihood function.  
数值向量计算的交叉验证的似然函数的带宽。


参数：stpts
matrix containing the x,y-coordinates of the locations at which to implement the pointwise segregation test, with default NULL not to do the pointwise segregation test.
基质中含有x,y坐标的位置，在实施逐点的隔离测试，默认情况下，NULL没有这样做的逐点的隔离测试。


参数：ntest
integer with default 100, number of simulations  for the Monte Carlo test
整数默认为100，蒙地卡罗模拟测试


参数：proc
logical with default TRUE to print the processing messages.
默认情况下，逻辑与TRUE要打印的消息进行处理。


Details

详细信息----------Details----------

The null hypothesis is that the estimated risk surface is spatially constant, i.e., the type-specific probabilities are p_k(x)=p_k, for all k, see phat. Each Monte Carlo simulation is done by relabeling the data categorical marks at random whilst preserving the observed number of cases of each type.
零假设是估计的风险面是空间不变，即特定类型的概率是p_k(x)=p_k，为所有的k信息，请参阅phat。蒙特卡罗模拟是通过重新贴标签的数据分类标记，随机，同时保留所观察到的每种类型的情况数量。

The segregation test can also be done pointwise, usually at a fine  grid of points, to mark the areas where the estimated type-specific probabilities are significantly greater or smaller than the spatial average.  
隔离测试也可以逐点，通常在细网格点，估计特定类型的概率显着大于或小于空间平均标记的区域。


值----------Value----------

A list with components
组件列表


参数：pvalue
numeric, p-value of the Monte Carlo test.
数字，p价值的蒙特卡罗试验。


参数：stpvalue
matrix, p-values of the test at each point in stpts (if stpts is not NULL), with each column corresponds to one type
矩阵，pstpts（如果stpts是非NULL），每列对应一个类型中的每个点值的测试


参数：...
copy of the arguments pts, marks, h, stpts, ntest, proc.
参数的副本pts, marks, h, stpts, ntest, proc。


参考文献----------References----------

a nonparametric binary regression approach, Applied Statistics, 47, 559–573.
Nonparametric estimation of spatial segregation in a multivariate point process: bovine tuberculosis in Cornwall, UK. J. R. Stat. Soc. C, 54, 3, 645–658.   

参见----------See Also----------

cvloglk and phat
cvloglk和phat

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