R语言 spatstat包 Fiksel()函数中文帮助文档(中英文对照)

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

                                        The Fiksel Interaction
                                         Fiksel互动

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Creates an instance of Fiksel's double exponential pairwise interaction point process model, which can then be fitted to point pattern data.
Fiksel的双指数对相互作用点过程模型，它可以被安装点模式数据创建一个实例。


用法----------Usage----------


  Fiksel(r, hc, kappa)



参数----------Arguments----------

参数：r
The interaction radius of the Fiksel model
的相互作用半径的Fiksel模型的


参数：hc
The hard core distance
硬核的距离


参数：kappa
The rate parameter
率参数


Details

详细信息----------Details----------

Fiksel (1984) introduced a pairwise interaction point process with the following interaction function c. For two points u and v separated by a distance d=||u-v||, the interaction c(u,v) is equal to 0 if d < h, equal to 1 if d > r, and equal to
Fiksel（1984）介绍了一对相互作用点以下交互功能c。两点u和v的距离分离d=||u-v||，互动c(u,v)等于0如果d < h，1如果d > r，和等于

if h <= d <= r, where h,r,kappa,a are parameters.
如果h <= d <= r，其中h,r,kappa,a参数。

A graph of this interaction function is shown in the Examples. The interpretation of the parameters is as follows.
此相互制约功能的曲线图中示出的实施例。的参数的解释如下。

h is the hard core distance: distinct points are not permitted to come closer than a distance h apart.
h是硬核的距离：不同的点来接近的距离h除了不允许。

r is the interaction range: points further than this distance do not interact.
r是的互动范围：点不超过这个距离进一步互动。

kappa is the rate or slope parameter, controlling the decay of the interaction as distance increases.
kappa率或斜率参数，控制的相互作用随着距离的增加衰减。

a is the interaction strength parameter, controlling the strength and type of interaction. If a is zero, the process is Poisson. If a is positive, the process is clustered. If a is negative, the process is inhibited (regular).
a是相互作用的强度的参数，控制的强度和类型的交互。如果a是零，这个过程是泊松。如果a是积极的，过程是聚类。如果a是否定的，则处理被禁止（经常）。

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 Fiksel pairwise interaction is yielded by the function Fiksel(). 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。适当的描述在Fiksel对相互作用产生的功能Fiksel()。请参见下面的例子。

The parameters h, r and kappa must be fixed and given in the call to Fiksel, while the canonical parameter a is estimated by ppm().
的参数h，r和kappa必须是固定的，在调用Fiksel，而标准参数a估计ppm() 。

To estimate h, r andkappa it is possible to use profilepl. The maximum likelihood estimator ofh is the minimum interpoint distance.
估计h，r和kappa是可以使用profilepl的。 h的最大似然估计是的最低INTERPOINT距离。

See also Stoyan, Kendall and Mecke (1987) page 161.
的斯托扬，Kendall和Mecke的的（1987）第161页。


值----------Value----------

An object of class "interact" describing the interpoint interaction structure of the Fiksel process with interaction radius r, hard core distance hc and rate parameter kappa.
类的一个对象"interact"描述INTERPOINT互动结构的Fiksel过程与互动半径r，硬核的距离hc和速度参数kappa。


（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----------

Practical maximum pseudolikelihood for spatial point patterns. Australian and New Zealand Journal of Statistics 42, 283&ndash;322.
Estimation of parameterized pair potentials of marked and non-marked Gibbsian point processes. Electronische Informationsverabeitung und Kybernetika 20, 270&ndash;278.
Stochastic geometry and its applications.  Wiley.

参见----------See Also----------

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


实例----------Examples----------


   Fiksel(r=1,hc=0.02, kappa=2)
   # prints a sensible description of itself[打印本身就是一个明智的描述]

   data(spruces)
   X <- unmark(spruces)

   fit <- ppm(X, ~1, Fiksel(r=3.5, hc=1, kappa=1))
   plot(fitin(fit))

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