rDGS(spatstat)
rDGS()所属R语言包：spatstat
Perfect Simulation of the Diggle-Gates-Stibbard Process
完善的Diggle，的盖茨Stibbard过程的模拟
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Generate a random pattern of points, a simulated realisation of the Diggle-Gates-Stibbard process, using a perfect simulation algorithm.
点，模拟的Diggle，的盖茨Stibbard过程的实现，用一个完美的模拟算法生成的随机图案。
用法----------Usage----------
rDGS(beta, rho, W = owin())
参数----------Arguments----------
参数：beta
intensity parameter (a positive number).
强度参数（正数）。
参数：rho
interaction range (a non-negative number).
交互范围（一个非负的数）。
参数：W
window (object of class "owin") in which to generate the random pattern. Currently this must be a rectangular window.
窗口（对象类"owin"）在其中生成的随机模式。目前，这必须是一个矩形窗口。
Details
详细信息----------Details----------
This function generates a realisation of the Diggle-Gates-Stibbard point process in the window W using a "perfect simulation" algorithm.
这个函数生成一个窗口W使用一个“完美的模拟算法实现的Diggle，的盖茨Stibbard点的过程中。
Diggle, Gates and Stibbard (1987) proposed a pairwise interaction point process in which each pair of points separated by a distance d contributes a factor e(d) to the probability density, where
Diggle，盖茨和Stibbard，等（1987）提出一对相互作用的过程中，每对点分隔的距离d贡献的一个因素e(d)的概率密度，其中
for d < rho, and e(d) is equal to 1 for d >= rho.
为d < rho和e(d)是等于1d >= rho的。
The simulation algorithm used to generate the point pattern is "dominated coupling from the past" as implemented by Berthelsen and Moller (2002, 2003). This is a "perfect simulation" or "exact simulation" algorithm, so called because the output of the algorithm is guaranteed to have the correct probability distribution exactly (unlike the Metropolis-Hastings algorithm used in rmh, whose output is only approximately correct).
算法的仿真，用于生成的点图案是“主导从过去的实施Berthelsen和Moller（2002年，2003年）的耦合。这是一个“完美的模拟”或“精确模拟算法，所谓的，因为输出的算法是保证有正确的概率分布完全相同（不同的Metropolis-Hastings算法，其使用rmh，其输出是大约只有正确）。
There is a tiny chance that the algorithm will run out of space before it has terminated. If this occurs, an error message will be generated.
有一个微小的机会，该算法将空间用完之前，它已经终止。如果发生这种情况，将产生一条错误消息。
值----------Value----------
A point pattern (object of class "ppp").
点模式（类的对象"ppp"）。
（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>
based on original code for the Strauss process by
Kasper Klitgaard Berthelsen.
参考文献----------References----------
A primer on perfect simulation for spatial point processes. Bulletin of the Brazilian Mathematical Society 33, 351-367.
Likelihood and non-parametric Bayesian MCMC inference for spatial point processes based on perfect simulation and path sampling. Scandinavian Journal of Statistics 30, 549-564.
A nonparametric estimator for pairwise-interaction point processes. Biometrika 74, 763 – 770. Scandinavian Journal of Statistics 21, 359–373.
Statistical Inference and Simulation for Spatial Point Processes. Chapman and Hall/CRC.
参见----------See Also----------
rmh, DiggleGatesStibbard, rStrauss, rHardcore, rDiggleGratton.
rmh，DiggleGatesStibbard，rStrauss，rHardcore，rDiggleGratton。
实例----------Examples----------
X <- rDGS(50, 0.05)
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发表于 2012-9-30 14:04:24
