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

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bw.relrisk(spatstat)
bw.relrisk()所属R语言包：spatstat

                                         Cross Validated Bandwidth Selection for Relative Risk Estimation
                                         交叉验证的相对风险估计的带宽选择

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Uses cross-validation to select a smoothing bandwidth for the estimation of relative risk.
使用交叉验证来选择相对风险的估计平滑带宽。


用法----------Usage----------


   bw.relrisk(X, method = "likelihood", nh = spatstat.options("n.bandwidth"),
   hmin=NULL, hmax=NULL, warn=TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：X
A multitype point pattern (object of class "ppp" which has factor valued marks).  
一个多类型的点模式（对象类"ppp"因素价值马克）。


参数：method
Character string determining the cross-validation method. Current options are "likelihood", "leastsquares" or "weightedleastsquares".  
字符串确定交叉验证的方法。当前选项是"likelihood"，"leastsquares"或"weightedleastsquares"。


参数：nh
Number of trial values of smoothing bandwith sigma to consider. The default is 32.  
试验的值平滑的带宽sigma的数考虑的问题。默认值是32。


参数：hmin, hmax
Optional. Numeric values. Range of trial values of smoothing bandwith sigma to consider. There is a sensible default.  
可选。数值。范围的试验值的平滑带宽sigma考虑。有一个合理的默认。


参数：warn
Logical. If TRUE, issue a warning if the minimum of the cross-validation criterion occurs at one of the ends of the search interval.  
逻辑。如果TRUE，发出警告，如果最小的交叉验证标准发生在搜索区间的端部之一。


Details

详细信息----------Details----------

This function selects an appropriate bandwidth for the nonparametric estimation of relative risk using relrisk.
此功能选择合适的带宽使用relrisk的非参数估计的相对危险度。

Consider the indicators y[i,j] which equal 1 when data point x[i] belongs to type j, and equal 0 otherwise. For a particular value of smoothing bandwidth, let p*[j](u) be the estimated probabilities that a point at location u will belong to type j.  Then the bandwidth is chosen to minimise either the likelihood, the squared error, or the approximately standardised squared error, of the indicators y[i,j] relative to the fitted values  p*[j](x[i]). See Diggle (2003).
考虑指标y[i,j]平等1数据时指出x[i]属于输入j，和平等0否则。对于一个特定的值的平滑带宽，让我们p*[j](u)是一个点位置u将属于输入j估计概率。然后，带宽被选择以最小化的可能性，平方误差，或约标准化的平方误差的指标y[i,j]相对拟合值p*[j](x[i])。 Diggle（2003年）。

The result is a numerical value giving the selected bandwidth sigma. The result also belongs to the class "bw.optim" allowing it to be printed and plotted. The plot shows the cross-validation criterion as a function of bandwidth.  
其结果是一个数值，给予选定的带宽sigma。结果也属于类"bw.optim"使其可以打印和绘制。图中显示的交叉验证标准的函数的带宽。

The range of values for the smoothing bandwidth sigma is set by the arguments hmin, hmax. There is a sensible default, based on multiples of Stoyan's rule of thumb bw.stoyan.
范围值的平滑带宽sigma设定的参数hmin, hmax。有一个合理的默认情况下，斯托扬的法治拇指bw.stoyan倍数的基础上。

If the optimal bandwidth is achieved at an endpoint of the interval [hmin, hmax], the algorithm will issue a warning (unless warn=FALSE). If this occurs, then it is probably advisable to expand the interval by changing the arguments hmin, hmax.
如果实现最佳的带宽在一个端点的时间间隔[hmin, hmax]，该算法将发出警告（除非warn=FALSE“）。如果发生这种情况，那么它可能是可取的扩大的时间间隔改变的参数hmin, hmax。

Computation time depends on the number nh of trial values considered, and also on the range [hmin, hmax] of values considered, because larger values of sigma require calculations involving more pairs of data points.
计算时间依赖于数nh考虑的试验值，也取值范围为[hmin, hmax]考虑的，因为较大的值sigma需要涉及更多的对数据点的计算的值。


值----------Value----------

A numerical value giving the selected bandwidth. The result also belongs to the class "bw.optim" which can be plotted.
一个数值给选定的带宽。结果也属于类"bw.optim"可以绘制。


（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----------

Statistical analysis of spatial point patterns, Second edition. Arnold.
Kernel estimation of relative risk. Bernoulli 1, 3&ndash;16.

参见----------See Also----------

relrisk, bw.stoyan
relrisk，bw.stoyan


实例----------Examples----------


  data(urkiola)
  
  b <- bw.relrisk(urkiola)
  b
  plot(b)
  b <- bw.relrisk(urkiola, hmax=20)
  plot(b)
  

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