找回密码
 注册
查看: 665|回复: 0

R语言 spatstat包 adaptive.density()函数中文帮助文档(中英文对照)

[复制链接]
发表于 2012-9-30 13:07:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
adaptive.density(spatstat)
adaptive.density()所属R语言包:spatstat

                                        Intensity Estimate of Point Pattern Using Tessellation
                                         强度估计点模式,使用Tessellation(曲面细分)

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computes an adaptive estimate of the intensity function of a point pattern.
计算的自适应阵列点的亮度函数的估计。


用法----------Usage----------


adaptive.density(X, f = 0.1, ..., nrep = 1)



参数----------Arguments----------

参数:X
Point pattern dataset (object of class "ppp").
点图案集(类的对象"ppp")。


参数:f
Fraction (between 0 and 1) of the data points that will be removed from the data and used to determine a tessellation for the intensity estimate.  
分数(0和1之间)的数据点,将被从数据中去除,并用于确定一个镶嵌式的强度估计。


参数:...
Arguments passed to as.im determining the pixel resolution of the result.  
参数传递给as.im确定像素分辨率的结果。


参数:nrep
Number of independent repetitions of the randomised procedure.
独立随机过程重复数目。


Details

详细信息----------Details----------

This function is an alternative to density.ppp. It computes an estimate of the intensity function of a point pattern dataset.
此功能替代density.ppp。它计算的强度函数的点图案数据集的估计。

The dataset X is randomly split into two patterns A and B containing a fraction f and 1-f, respectively, of the original data. The subpattern A is used to construct a Dirichlet tessellation (see dirichlet). The subpattern B is retained for counting. For each tile of the Dirichlet tessellation, we count the number of points of B falling in the tile, and divide by the area of the same tile, to obtain an estimate of the intensity of the pattern B in the tile. This estimate is divided by 1-f to obtain an estimate of the intensity of X in the tile. The result is a pixel image of intensity estimates which are constant on each tile of the tessellation.
随机分成两种模式X和A含有馏分B和f,分别对原始数据的数据集1-f。子模式A被用来构造一类Dirichlet Tessellation(曲面细分)(见dirichlet)。子模式B保留计数。每瓦的Dirichlet镶嵌,点B掉落的瓷砖,除以面积相同的瓷砖,获得的强度模式B的估计数一数在瓷砖。这估计是除以1-f获得的估计X在瓷砖的强度。其结果是一个像素的图像,是恒定的每一瓦片的镶嵌式强度估计。

If nrep is greater than 1, this randomised procedure is repeated nrep times, and the results are averaged.
如果nrep是大于1,这个随机过程重复nrep次,并进行平均的结果。

This technique has been used by Ogata et al. (2003), Ogata (2004) and Baddeley (2007).
这种技术已经被用于由Ogata等人。 (2003年),绪方(2004),亚伦 - 巴德利(2007年)。


值----------Value----------

A pixel image (object of class "im") whose values are estimates of the intensity of X.
像素的图像(类的对象"im"),其值是的强度X估计。


(作者)----------Author(s)----------


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>
and Rolf Turner
<a href="mailto:r.turner@auckland.ac.nz">r.turner@auckland.ac.nz</a>




参考文献----------References----------

Validation of statistical models for spatial point patterns. In J.G. Babu and E.D. Feigelson (eds.) SCMA IV: Statistical Challenges in Modern Astronomy IV, volume 317 of Astronomical Society of the Pacific Conference Series, San Francisco, California USA, 2007. Pages 22&ndash;38.
Space-time model for regional seismicity and detection of crustal stress changes. Journal of Geophysical Research, 109, 2004.
Modelling heterogeneous space-time occurrences of earthquake and its residual analysis. Applied Statistics 52 499&ndash;509.

参见----------See Also----------

density.ppp, dirichlet, im.object.
density.ppp,dirichlet,im.object。


实例----------Examples----------


  ## Not run: [#不运行:]
  data(nztrees)
  plot(adaptive.density(nztrees))
  
## End(Not run)[#(不执行)]

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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。
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

手机版|小黑屋|生物统计家园 网站价格

GMT+8, 2025-6-11 09:52 , Processed in 0.020464 second(s), 16 queries .

Powered by Discuz! X3.5

© 2001-2024 Discuz! Team.

快速回复 返回顶部 返回列表