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

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is.stationary(spatstat)
is.stationary()所属R语言包：spatstat

                                         Recognise Stationary and Poisson Point Process Models
                                         认识文具和泊松点过程模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Given a point process model that has been fitted to data, determine whether the model is a stationary point process, and whether it is a Poisson point process.
给定一个点已安装的过程模型，数据，确定模型是否是一个固定的点过程，以及它是否是一个Poisson点过程。


用法----------Usage----------


is.stationary(x)
## S3 method for class 'ppm'
is.stationary(x)
## S3 method for class 'kppm'
is.stationary(x)
## S3 method for class 'slrm'
is.stationary(x)
## S3 method for class 'rmhmodel'
is.stationary(x)
is.poisson(x)
## S3 method for class 'ppm'
is.poisson(x)
## S3 method for class 'kppm'
is.poisson(x)
## S3 method for class 'slrm'
is.poisson(x)
## S3 method for class 'rmhmodel'
is.poisson(x)
## S3 method for class 'interact'
is.poisson(x)



参数----------Arguments----------

参数：x
A fitted spatial point process model (object of class "ppm", "kppm" or "slrm") or similar object.  
已安装的空间点过程模型（对象类"ppm"，"kppm"或"slrm"）或类似的对象。


Details

详细信息----------Details----------

The argument x represents a fitted spatial point process model or a similar object.
参数x代表一个厨房的空间点过程模型或类似的物体。

is.stationary(x) returns TRUE if x represents a stationary point process, and FALSE if not.
is.stationary(x)返回TRUE如果x代表一个固定的点过程，并FALSE如果不。

is.poisson(x) returns TRUE if x represents a Poisson point process, and FALSE if not.
is.poisson(x)回报TRUE如果x代表的泊松点的过程中，和FALSE如果不是。

The functions is.stationary and is.poisson are generic, with methods for the classes "ppm" (Gibbs point process models), "kppm" (cluster or Cox point process models), "slrm" (spatial logistic regression models) and "rmhmodel" (model specifications for the Metropolis-Hastings algorithm). Additionally is.poisson has a method for  class "interact" (interaction structures for Gibbs models).
的功能is.stationary和is.poisson是通用的，使用的类的方法"ppm"（吉布斯点过程模型），"kppm"（聚类或的考克斯点过程模型），<X >（空间logistic回归模型）和"slrm"（型号规格的Metropolis-Hastings算法）。此外"rmhmodel"有一个方法，类is.poisson（互动结构吉布斯模型）。

is.poisson.kppm will return FALSE, unless the model x is degenerate: either x has zero intensity so that its realisations are empty with probability 1, or it is a log-Gaussian Cox process where the log intensity has zero variance.
is.poisson.kppm将返回FALSE，除非模型x是退化：是“x强度为零因此，它的实现是空的概率为1，它是一个log高斯Cox过程的log强度为零方差。

is.poisson.slrm will always return TRUE, by convention.
is.poisson.slrm总是会返回TRUE，按照约定。


值----------Value----------

A logical value.
逻辑值。


（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>




参见----------See Also----------

is.marked to determine whether a model is a marked point process.
is.marked，以确定是否模型是一个标记点过程。

summary.ppm for detailed information.
summary.ppm的详细信息。

Model-fitting functions  ppm, kppm, slrm.
模型的拟合函数ppm，kppm，slrm。


实例----------Examples----------


  data(cells)
  data(redwood)

  fit <- ppm(cells, ~x)
  is.stationary(fit)
  is.poisson(fit)

  fut <- kppm(redwood, ~1, "MatClust")
  is.stationary(fut)
  is.poisson(fut)

  fot <- slrm(cells ~ x)
  is.stationary(fot)
  is.poisson(fot)

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