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

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发表于 2012-9-30 13:34:28 | 显示全部楼层 |阅读模式
influence.ppm(spatstat)
influence.ppm()所属R语言包:spatstat

                                         Influence Measure for Spatial Point Process Model
                                         影响度量空间点过程模型

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computes the influence measure for a fitted spatial point process model.
空间点过程模型的拟合计算的影响的措施。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'ppm'
influence(model, ..., drop = FALSE, iScore=NULL, iHessian=NULL, iArgs=list())



参数----------Arguments----------

参数:model
Fitted point process model (object of class "ppm").  
合身点过程模型(对象类"ppm"“)。


参数:...
Ignored.  
忽略。


参数:drop
Logical. Whether to include (drop=FALSE) or exclude (drop=TRUE) contributions from quadrature points that were not used to fit the model.  
逻辑。是否包括(drop=FALSE)或排除(drop=TRUE)的贡献正交点,不是用来拟合模型。


参数:iScore,iHessian
Components of the score vector and Hessian matrix for the irregular parameters, if required. See Details.  
为不规则的参数的得分向量和Hessian矩阵的组件,如果需要的话。查看详细信息。


参数:iArgs
List of extra arguments for the functions iScore, iHessian if required.  
额外的参数列表的功能iScore,iHessian如果需要的话。


Details

详细信息----------Details----------

Given a fitted spatial point process model model, this function computes the influence measure described in Baddeley, Chang and Song (2011).
一个厨房的空间点过程模型model,这个函数计算的影响灸手可热,张,宋(2011年)中描述的措施。

The function influence is generic, and influence.ppm is the method for objects of class "ppm" representing point process models.
函数influence是通用的,influence.ppm是对象的类"ppm"代表点过程模型的方法。

The influence of a point process model is a value attached to each data point (i.e. each point of the point pattern to which the model was fitted). The influence value s(x[i]) at a data point x[i] represents the change in the maximised log (pseudo)likelihood that occurs when the point x[i] is deleted. A relatively large value of s(x[i]) indicates a  data point with a large influence on the fitted model.
点过程模型的影响,一个是连接到每个数据点的值(即每个点的model配点模式)。的影响值s(x[i])在一个数据点x[i]表示的变化以最大化的log(伪)发生的可能性时,点x[i]被删除。一个相对较大的值s(x[i])表示一个数据点拟合模型上具有很大的影响。

If the point process model trend has irregular parameters that were fitted (using ippm) then the influence calculation requires the first and second derivatives of the log trend with respect to the irregular parameters.  The argument iScore should be a list, with one entry for each irregular parameter, of R functions that compute the partial derivatives of the log trend (i.e. log intensity or log conditional intensity) with respect to each irregular parameter. The argument iHessian should be a list, with p^2 entries where p is the number of irregular parameters, of R functions that compute the second order partial derivatives of the log trend with respect to each pair of irregular parameters.
如果该点的过程模型的趋势有不规则的参数进行拟合(使用ippm)然后计算的影响需要log趋势相对于不规则的参数的第一和第二的衍生物。参数iScore应该是一个列表,其中有一项为每一个不规则的参数,计算每个不规则参数的偏导数的log的趋势(即log的强度或记录有条件强度)的R函数。参数iHessian应该是一个列表,p^2项p是不规则的参数,R函数来计算的二阶偏导数的log的趋势,对于每个对不规则的参数。

The result of influence.ppm is  an object of class "influence.ppm". It can be plotted (by plot.influence.ppm), or converted to a marked point pattern by as.ppp (see as.ppp.influence.ppm).
的结果influence.ppm是一个对象的类"influence.ppm"。它可以绘制(由plot.influence.ppm),或转换为一个标记点模式as.ppp(见as.ppp.influence.ppm)。


值----------Value----------

An object of class "influence.ppm" that can be plotted by plot.influence.ppm.
一个类的对象可以绘制的"influence.ppm",plot.influence.ppm。


(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>




参考文献----------References----------

Leverage and influence diagnostics for spatial point process models. Scandinavian Journal of Statistics, in press.

参见----------See Also----------

leverage.ppm, dfbetas.ppm, plot.influence.ppm
leverage.ppm,dfbetas.ppm,plot.influence.ppm


实例----------Examples----------


   X <- rpoispp(function(x,y) { exp(3+3*x) })
   fit <- ppm(X, ~x+y)
   plot(influence(fit))

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。
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