R语言 spBayes包 FBC07.dat()函数中文帮助文档(中英文对照)

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FBC07.dat(spBayes)
FBC07.dat()所属R语言包：spBayes

                                        Synthetic multivariate data with spatial and non-spatial variance
                                         合成多元数据的空间和非空间变异

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The synthetic dataset describes a stationary and isotropic bivariate process. Please refer to the vignette Section 4.2 for specifics.
的合成数据集描述了一个固定的和各向同性的二元过程。请参阅的小插曲第4.2节的细节。


用法----------Usage----------


data(FBC07.dat)



格式----------Format----------

A data frame of 250 rows and 4 columns. Columns 1 and 2 are coordinates and columns 3 and 4 are response variables.
一种数据框的250行和4列。列1和2的坐标和第3和第4列的响应变量。


源----------Source----------

Finley A.O., S. Banerjee, and B.P. Carlin (2007) spBayes: R package for Univariate and Multivariate Hierarchical Point-referenced Spatial Models. Journal of Statistical Software.
A.O.，S.班纳吉，芬利和B.P.卡林（2007）spBayes：R包单因素和多层次空间模型参考点。中国统计软件。


实例----------Examples----------



## Not run: [＃不运行：]

data(FBC07.dat)
library(geoR)

max <- 40
bins <- 20
pts <- 1:150

vario.1 <- variog(coords=FBC07.dat[pts,1:2], data=FBC07.dat[pts,3],
          uvec=(seq(0, max, length=bins)))

vario.2 <- variog(coords=FBC07.dat[pts,1:2], data=FBC07.dat[pts,4],
                  uvec=(seq(0,max, length=bins)))

vario.fit.1 <-variofit(vario.1, ini.cov.pars=c(5.0, 1.0),
                       cov.model="exponential",
                       minimisation.function="nls",
                       weights="equal")

vario.fit.2 <-variofit(vario.2, ini.cov.pars=c(5.0, 10.0),
                       cov.model="exponential",
                       minimisation.function="nls",
                       weights="equal")

par(mfrow=c(1,2))

plot(vario.1$u, vario.1$v, axes=FALSE, type = "n",
     ylim=c(0,15), xlab="Distance", ylab="Semivariance")
points(vario.1$u, vario.1$v, pch=19, cex=0.5)
axis(1, seq(0,max,10))
axis(2, seq(0,15,5))
abline(h=vario.fit.1$nugget)
abline(h=vario.fit.1$cov.pars[1]+vario.fit.1$nugget)
abline(v=3/(1/vario.fit.1$cov.pars[2]))
lines(vario.fit.1)

plot(vario.2$u, vario.2$v, axes=FALSE, type = "n",
     ylim=c(0,15), xlab="Distance", ylab="")
points(vario.2$u, vario.2$v, pch=19, cex=0.5)
axis(1, seq(0,max,10))
abline(h=vario.fit.2$nugget)
abline(h=vario.fit.2$cov.pars[1]+vario.fit.2$nugget)
abline(v=3/(1/vario.fit.2$cov.pars[2]))
lines(vario.fit.2)

## End(Not run)[＃（不执行）]

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注：
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