R语言 SpatialTools包 simple.cov.sp()函数中文帮助文档(中英文对照)

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simple.cov.sp(SpatialTools)
simple.cov.sp()所属R语言包：SpatialTools

                                         Calculates spatial covariance based on distance matrix
                                         基于距离矩阵的协方差计算空间

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculates a spatial covariance using a (Euclidean) distance matrix D.  Not intended to be used directly by user (though it may be helpful to some).  It is strongly recommended that you use the cov.sp function.  No argument or error checking is provided for this function.
计算空间的协方差，用欧几里德距离矩阵D。并非意在由用户直接使用（尽管它可能是有帮助的一些）。我们强烈建议您使用cov.sp功能。此函数没有参数或提供错误检查。


用法----------Usage----------


        simple.cov.sp(D, sp.type, sp.par, error.var, smoothness, finescale.var)



参数----------Arguments----------

参数：D
A distance matrix between locations  
位置之间的距离矩阵


参数：sp.type
A character vector specifying the spatial covariance type.  Valid types are currently exponential, gaussian, matern, and spherical.  
指定一个字符向量空间的协方差类型。有效的类型是目前指数，高斯，matern，球形。


参数：sp.par
A vector of length 2 specifying the scale and dependence of the covariance function.  The first element refers to the variance of the hidden process (sometimes this is called the partial sill) while the second elements determines the strength of dependence between locations.  
长度为2的向量指定的规模和协方差函数的依赖。第一个元素是指隐藏进程（有时这就是所谓的偏基台）的差异，而第二个元素的位置之间的依赖关系的强弱决定了。


参数：error.var
A non-negative number indicating the variance of the error term.  
非负数，表示误差项的方差。


参数：smoothness
A positive number indicating the variance of the error term.  
正数表示误差项的方差。


参数：finescale.var
A non-negative positive number indicating the finescale variability.  The is also called the microscale variance  
一个非负的正数表示的finescale的变异。也被称为微尺度方差


值----------Value----------

Returns a covariance matrix.
返回的协方差矩阵。


（作者）----------Author(s)----------


Joshua French



参见----------See Also----------

~ cov.sp
~cov.sp


实例----------Examples----------


        coords <- matrix(rnorm(30), ncol = 3)
        D <- dist1(coords)
        simple.cov.sp(D = D, sp.type = "exponential", sp.par = c(2, 1),
                error.var = 1, smoothness = 0.5, finescale.var = 0)

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