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

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发表于 2012-9-30 13:48:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
model.matrix.ppm(spatstat)
model.matrix.ppm()所属R语言包:spatstat

                                        Extract Design Matrix from Point Process Model
                                         提取点过程模型的设计矩阵

                                         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 spatial point pattern data, this function extracts the design matrix of the model.
此功能已安装在空间点格局数据的一个点过程模型,提取模型的设计矩阵。


用法----------Usage----------


   ## S3 method for class 'ppm'
model.matrix(object, data=model.frame(object), ..., keepNA=TRUE)

   ## S3 method for class 'kppm'
model.matrix(object, data=model.frame(object), ...,
   keepNA=TRUE)

   ## S3 method for class 'lppm'
model.matrix(object, data=model.frame(object), ..., keepNA=TRUE)



参数----------Arguments----------

参数:object
The fitted point process model. An object of class "ppm" or "kppm" or "lppm".  
拟合点过程模型。对象的类"ppm"或"kppm"或"lppm"。


参数:data
A model frame, containing the data required for the Berman-Turner device.  
一个模型框架,包含的伯曼特纳设备所需要的数据。


参数:keepNA
Logical. Determines whether rows containing NA values will be deleted or retained.  
逻辑。确定行是否含有NA值将被删除或保留。


参数:...
Other arguments (such as na.action) passed to model.matrix.lm.  
其他参数(如na.action)传递给model.matrix.lm。


Details

详细信息----------Details----------

These commands are methods for the generic function model.matrix. They extracts the design matrix of a spatial point process model (class "ppm" or "kppm" or "lppm").
这些命令的通用函数model.matrix的方法。他们中提取的空间点过程模型的设计矩阵(类"ppm"或"kppm"或"lppm")。

More precisely, this command extracts the design matrix of the generalised linear model associated with a spatial point process model.
确切地说,该命令提取与空间点过程模型的广义线性模型的设计矩阵。

The object must be a fitted point process model (object of class "ppm" or "kppm" or "lppm") fitted to spatial point pattern data. Such objects are produced by the model-fitting functions ppm, kppm and lppm.
object必须是一个安装点过程模型(对象类"ppm"或"kppm"或"lppm")安装在空间点格局数据。这样的对象模型的拟合函数ppm,kppm和lppm。

The methods model.matrix.ppm, model.matrix.kppm and model.matrix.lppm extract the model matrix for the GLM.
的方法model.matrix.ppm,model.matrix.kppm和model.matrix.lppm提取的GLM模型矩阵。

The result is a matrix, with one row for every quadrature point in the fitting procedure, and one column for every constructed covariate in the design matrix.
其结果是一个矩阵,每个正交点的嵌合过程中,为每一个构造的设计矩阵中的协变量和一列,其中一行。

If there are NA values in the covariates, the argument keepNA determines whether to retain or delete the corresponding rows of the model matrix. The default keepNA=TRUE is to retain them. Note that this differs from the default behaviour of many other methods for model.matrix, which typically delete rows containing NA.
如果有是NA的的协变量的值中,参数keepNA决定是否保留或删除相应的行的模型矩阵。默认keepNA=TRUE是留住他们。请注意,这不同于很多其他方法的默认行为model.matrix,它通常包含NA删除行。

The quadrature points themselves can be extracted using quad.ppm.
正交点本身可以提取使用quad.ppm。


值----------Value----------

A matrix. Rows of the matrix correspond to quadrature points in the fitting procedure (provided keepNA=TRUE). Columns are covariates in the model.
一个矩阵。矩阵的行对应于正交点的拟合程序(提供keepNA=TRUE)。列模型中的协变量。


(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----------

model.images, ppm, kppm, ppm.object, quad.ppm, residuals.ppm, model.matrix
model.images,ppm,kppm,ppm.object,quad.ppm,residuals.ppm,model.matrix


实例----------Examples----------


   fit <- ppm(cells, ~x)
   model.matrix(fit)
   # matrix with two columns: '(Intercept)' and 'x'[矩阵有两列:“(拦截)和X]
   kfit <- kppm(redwood, ~x, "Thomas")
   m <- model.matrix(kfit)

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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