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

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发表于 2012-9-30 13:55:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
plot.bermantest(spatstat)
plot.bermantest()所属R语言包:spatstat

                                        Plot Result of Berman Test
                                         图伯曼测试结果

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Plot the result of Berman's test of goodness-of-fit
绘制伯曼善良的适合的测试结果


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'bermantest'
plot(x, ...,
                   lwd=par("lwd"), col=par("col"), lty=par("lty"),
                   lwd0=lwd, col0=col, lty0=lty)



参数----------Arguments----------

参数:x
Object to be plotted. An object of class "bermantest" produced by bermantest.  
要绘制的对象。一个对象的类"bermantest"的生产bermantest。


参数:...
extra arguments that will be passed to the plotting function plot.ecdf.  
额外的参数将被传递给绘图功能plot.ecdf。


参数:col,lwd,lty
The width, colour and type of lines used to plot the empirical distribution.  
线用于绘制的经验分布的宽度,颜色和类型的。


参数:col0,lwd0,lty0
The width, colour and type of lines used to plot the predicted distribution.  
线用于绘制的预测分布的宽度,颜色和类型的。


Details

详细信息----------Details----------

This is the plot method for the class "bermantest". An object of this class represents the outcome of Berman's test of goodness-of-fit of a spatial Poisson point process model, computed by bermantest.
这是plot方法的类"bermantest"。这个类的对象代表善良的,适合的空间泊松点过程模型,计算出bermantestBerman的测试结果。

For the Z1 test (i.e. if x was computed using bermantest( ,which="Z1")),  the plot displays the two cumulative distribution functions that are compared by the test: namely the empirical cumulative distribution function of the covariate at the data points, Fhat, and the predicted cumulative distribution function of the covariate under the model, F0, both plotted against the value of the covariate. Two vertical lines show the mean values of these two distributions. If the model is correct, the two curves should be close; the test is based on comparing the two vertical lines.
为Z1的测试(即,如果x计算bermantest( ,which="Z1")),该图显示两个累积分布函数进行比较的试验:即在数据点的协变量的经验累积分布函数,Fhat,和预测的累积分布函数的协变量模型下,F0,既暗算的协变量的值。两条垂直线,表明这两个分布的平均值。如果模型是正确的,应该是两条曲线接近;测试是基于比较的两条垂直线。

For the Z2 test (i.e. if x was computed using bermantest( ,which="Z2")), the plot displays the empirical cumulative distribution function of the values U[i] = F0(Y[i]) where Y[i] is the value of the covariate at the i-th data point. The diagonal line with equation y=x is also shown. Two vertical lines show the mean of the values U[i] and the value 1/2. If the model is correct, the two curves should be close. The test is based on comparing the two vertical lines.
对于Z2测试(例如,如果x计算bermantest( ,which="Z2")),该图显示的经验累积分布函数的值U[i] = F0(Y[i])其中Y[i]的协变量的值是在i个数据点。与方程y=x的对角线也同时显示。两条垂直线显示的平均值的值U[i]的值1/2。如果模型是正确的,这两条曲线应接近。该试验是根据比较两条垂直线。


值----------Value----------

NULL.
NULL。


(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----------

bermantest
bermantest


实例----------Examples----------


   # synthetic data: nonuniform Poisson process[合成数据:不均匀的泊松过程]
   X <- rpoispp(function(x,y) { 100 * exp(-x) }, win=square(1))

   # fit uniform Poisson process[符合统一的泊松过程]
   fit0 <- ppm(X, ~1)

   # test covariate = x coordinate[测试协= x坐标]
   xcoord <- function(x,y) { x }

   # test wrong model[测试错误的模型]
   k <- bermantest(fit0, xcoord, "Z1")

   # plot result of test[图的测试结果]
   plot(k, col="red", col0="green")

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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