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

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vcov.kppm(spatstat)
vcov.kppm()所属R语言包：spatstat

                                        Variance-Covariance Matrix for a Fitted Cluster Point Process Model
                                         一个装有簇生点过程模型的方差 - 协方差矩阵

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Returns the variance-covariance matrix of the estimates of the parameters of a fitted cluster point process model.
返回一个装有聚点过程模型的参数估计的方差 - 协方差矩阵。


用法----------Usage----------


   ## S3 method for class 'kppm'
vcov(object, ...,
          what=c("vcov", "corr", "fisher", "internals"))



参数----------Arguments----------

参数：object
A fitted cluster point process model (an object of class "kppm".)  
一个装有聚点过程模型（对象类"kppm"。）


参数：...
Ignored.  
忽略。


参数：what
Character string (partially-matched) that specifies what matrix is returned. Options are "vcov" for the variance-covariance matrix, "corr" for the correlation matrix, and "fisher" for the Fisher information matrix.  
，它指定矩阵，则返回的字符串（部分匹配）。选项是方差 - 协方差矩阵"vcov"，"corr"的相关矩阵，和"fisher"Fisher信息矩阵。


Details

详细信息----------Details----------

This function computes the asymptotic variance-covariance matrix of the estimates of the canonical (regression) parameters in the cluster point process model object. It is a method for the  generic function vcov.
此函数计算的渐近方差 - 协方差矩阵的估计的规范参数（回归）的聚点过程模型object。这是一个方法的通用函数vcov。

The result is an n * n matrix where n = length(coef(model)).
其结果是n * n矩阵，其中n = length(coef(model))。


值----------Value----------

A square matrix.
一个方阵。


（作者）----------Author(s)----------



Abdollah Jalilian and Rasmus Waagepetersen.
Ported to <span class="pkg">spatstat</span> by Adrian Baddeley
<a href="mailto:Adrian.Baddeley@csiro.au">Adrian.Baddeley@csiro.au</a>




参考文献----------References----------

Estimating functions for inhomogeneous spatial point processes with incomplete covariate data. Biometrika 95, 351&ndash;363.

参见----------See Also----------

kppm,  vcov,  vcov.ppm
kppm，vcov，vcov.ppm


实例----------Examples----------


   data(redwood)
   fit <- kppm(redwood, ~ x + y)
   vc <- vcov(fit)
   sd <- sqrt(diag(vc))
   t(coef(fit) + 1.96 * outer(sd, c(lower=-1, upper=1)))
   vcov(fit, what="corr")

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