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

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Strauss(spatstat)
Strauss()所属R语言包：spatstat

                                        The Strauss Point Process Model
                                         施特劳斯点过程模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Creates an instance of the Strauss point process model which can then be fitted to point pattern data.
施特劳斯点过程模型，然后可以配点模式的数据创建一个实例。


用法----------Usage----------


  Strauss(r)



参数----------Arguments----------

参数：r
The interaction radius of the Strauss process
施特劳斯过程中的相互作用半径


Details

详细信息----------Details----------

The (stationary) Strauss process with interaction radius r and  parameters beta and gamma is the pairwise interaction point process in which each point contributes a factor beta to the  probability density of the point pattern, and each pair of points closer than r units apart contributes a factor gamma to the density.
（固定）施特劳斯过程中的相互作用半径r和参数beta和gamma是对相互作用点的过程中，每个点的概率密度的贡献的一个因素beta除了点图案，并且每个对点更接近比r单位贡献的因素gamma的密度。

Thus the probability density is
因此，概率密度是

where x[1],…,x[n] represent the  points of the pattern, n(x) is the number of points in the pattern, s(x) is the number of distinct unordered pairs of points that are closer than r units apart, and alpha is the normalising constant.
x[1],…,x[n]代表的模式，n(x)是模式中的点的数量，s(x)是多少的点，比r的不同无序对单位外，和alpha是的标准化不变。

The interaction parameter gamma must be less than or equal to 1 so that this model describes an “ordered” or “inhibitive” pattern.
相互作用参数gamma必须小于或等于1，因此，该模型描述了一种“有序”或“抑制”的图案。

The nonstationary Strauss process is similar except that  the contribution of each individual point x[i] is a function beta(x[i]) of location, rather than a constant beta.
非平稳施特劳斯过程是类似的，除了的贡献，每个点x[i]的功能beta(x[i])的位置，而不是一个常数测试。

The function ppm(), which fits point process models to  point pattern data, requires an argument  of class "interact" describing the interpoint interaction structure of the model to be fitted.  The appropriate description of the Strauss process pairwise interaction is yielded by the function Strauss(). See the examples below.
的功能ppm()，适合点模式数据点过程模型，需要一个参数的类"interact"描述INTERPOINT互动结构的模型被安装。施特劳斯对相互作用过程产生的功能Strauss()适当的描述。请参见下面的例子。

Note the only argument is the interaction radius r. When r is fixed, the model becomes an exponential family. The canonical parameters log(beta) and log(gamma) are estimated by ppm(), not fixed in Strauss().
注意：唯一的参数是互动半径r。当r是固定的，的模型成为指数的家庭。规范参数log(beta)和log(gamma)估计ppm()，而不是固定在Strauss()。


值----------Value----------

An object of class "interact" describing the interpoint interaction structure of the Strauss process with interaction radius r.
类的一个对象"interact"描述INTERPOINT互动结构的的斯特劳斯过程中互动半径r。


（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----------

On Strauss's model for clustering. Biometrika 63, 357&ndash;360.
A model for clustering. Biometrika 63, 467&ndash;475.

参见----------See Also----------

ppm, pairwise.family, ppm.object
ppm，pairwise.family，ppm.object


实例----------Examples----------


   Strauss(r=0.1)
   # prints a sensible description of itself[打印本身就是一个明智的描述]
   data(cells)

   ## Not run: [＃不运行：]
   ppm(cells, ~1, Strauss(r=0.07))
   # fit the stationary Strauss process to `cells'[适合固定施特劳斯过程单元]
   
## End(Not run)[＃（不执行）]


   ppm(cells, ~polynom(x,y,3), Strauss(r=0.07))
   # fit a nonstationary Strauss process with log-cubic polynomial trend[适合非平稳施特劳斯的过程中数三次多项式趋势]

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