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

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predict.slrm(spatstat)
predict.slrm()所属R语言包：spatstat

                                         Predicted or Fitted Values from Spatial Logistic Regression
                                         从空间Logistic回归预测或拟合值

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Given a fitted Spatial Logistic Regression model, this function computes the fitted probabilities for each pixel, or the fitted point process intensity, or the values of the linear predictor in each pixel.
此功能在一个厨房空间Logistic回归模型，计算每个像素的拟合点强度，或者在每个像素值的线性预测的拟合概率。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'slrm'
predict(object, ..., type = "intensity",
                        newdata=NULL, window=NULL)



参数----------Arguments----------

参数：object
a fitted spatial logistic regression model. An object of class "slrm".  
一个厨房的空间Logistic回归模型。对象的类"slrm"。


参数：...
Optional arguments passed to pixellate determining the pixel resolution for the discretisation of the point pattern.  
可选参数传递给pixellate确定像素的分辨率，离散的点模式。


参数：type
Character string (partially) matching one of  "probabilities", "intensity" or "link".  
字符串（部分）匹配一个"probabilities"，"intensity"或"link"。


参数：newdata
Optional.  List containing new covariate values for the prediction. See Details.  
可选。列表，其中包含新的协变量值的预测。查看详细信息。


参数：window
Optional.  New window in which to predict. An object of class "owin".  
可选。新的窗口，在其中预测。对象的类"owin"。


Details

详细信息----------Details----------

This is a method for predict for spatial logistic regression models (objects of class "slrm", usually obtained from the function slrm).
这是一种用于predict空间logistic回归模型（类的对象的"slrm"中，通常会获得从函数slrm）。

The argument type determines which quantity is computed. If type="intensity"), the value of the point process intensity is computed at each pixel. If type="probabilities") the  probability of the presence of a random point in each pixel is computed. If type="link", the value of the linear predictor is computed at each pixel.
参数type确定它的数量来计算的。如果type="intensity"），该值点过程强度计算每个像素。如果type="probabilities"）的存在下，在每个像素中的一个随机点的概率的计算。如果type="link"，在每个像素的线性预测计算的值。

If newdata = NULL (the default), the algorithm computes fitted values of the model (based on the data that was originally used to fit the model object).
如果newdata = NULL（默认值），该算法计算模型（基于的数据，最初是用来拟合模型object）的拟合值。

If newdata is given, the algorithm computes predicted values of the model, using the new values of the covariates provided by newdata. The argument newdata should be a list; names of entries in the list should correspond to variables appearing in the model formula of the object. Each list entry may be a pixel image or a single numeric value.
newdata如果，算法计算模型的预测值，使用新的提供newdata协变量的值。参数newdata应该是一个的列表上;应该对应于在列表中的条目的名称中出现的模型公式的object的变量。每个列表的条目可能是一个像素的图像或一个单一的数值。


值----------Value----------

A pixel image (object of class "im") containing the predicted values for each pixel.
含有对于每个像素的预测值的像素图像（对象类"im"）。


（作者）----------Author(s)----------


Adrian Baddeley
<a href="mailto:adrian@maths.uwa.edu.au">adrian@maths.uwa.edu.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----------

slrm
slrm


实例----------Examples----------


  X <- rpoispp(42)
  fit <- slrm(X ~ x+y)
  plot(predict(fit))

  data(copper)
  X <- copper$SouthPoints
  Y <- copper$SouthLines
  Z <- distmap(Y)
  fitc <- slrm(X ~ Z)
  pc <- predict(fitc)

  Znew <- distmap(copper$Lines)[copper$SouthWindow]
  pcnew <- predict(fitc, newdata=list(Z=Znew))

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