spatstat

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我最近发布了一个关于这样做的正确方法的“非常新颖的R”问题，如果你对它感兴趣，你可以在这里找到它。 1 我现在已经设法开发出一个简单的R脚本来完成这项工作，但现在结果让我感到困扰。其中零假设是所述点随机分布我使用R键分析lpp（线性点模式）与mad.test。那功能长话短说执行假设检验。目前我有88 lpps来分析，而根据p.value其中86个是随机分布的，其中2个不是。这些是两个没有随机分

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确定另一点的半径内的最大点？

使用这个例子中的数据明白我的意思现在 tag <- as.character(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)) species <- c("A","A","A","A","B","B","B","C","C","D") size <- c(0.10,0.20,0.25,0.30,0.30,0.15,0.15,0.20,0.15,0.15) radius <- (size

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linearK - spatstat中经验和接受包络之间的大时间差

我有兴趣知道线性网络上0到2km之间的点之间的相关性。我使用以下语句作为经验数据，这是在2分钟内解决的。 obs<-linearK(c, r=seq(0,2,by=0.20)) 现在我想检查随机性的接受度，所以我使用相同的r范围的信封。 acceptance_enve<-envelope(c, linearK, nsim=19, fix.n = TRUE, funargs = list(r=s

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什么检查是用来确认点模式是随机的

我有一个非常基本的问题。我不是空间统计学的学生。但对于一个应用程序，我觉得网络上的点模式对我来说是一个很好的近似值。我喜欢spatstat方法，并限制自己这个包，我想问一下：基于一些意见，我有率（拉姆达;每公里=点）点事件的发生在网络。我应该执行spatstat中的哪个检查（函数/测试）来验证由rpoislpp生成的我的点模式本质上的确是随机的。如果有人能够帮助我，或者直接给我一些初级水平的相

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是否有可能在多个处理器上运行spatstat函数

我很好奇，知道是否可以在机器上的多个处理器上运行像信封或MAD测试这样的spastat函数以加速计算？有没有任何文件或教程来做到这一点？谢谢。

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在数据帧上使用as.ppp创建标记进程

我正在使用数据帧来使用as.ppp函数创建标记点进程。我收到错误Error: is.numeric(x) is not TRUE。我使用的数据如下： dput(head(pointDataUTM[,1:2])) structure(list(POINT_X = c(439845.0069, 450018.3603, 451873.2925, 446836.5498, 445040.8974, 4

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如何处理大型连雀网目标

我正在尝试使用整个城市网络进行特定分析，我知道这个分析非常庞大。我也将其设置为稀疏网络。 library(maptools) library(rgdal) StreetsUTM=readShapeSpatial("cityIN_UTM") #plot(StreetsUTM) library(spatstat) SS_StreetsUTM =as.psp(StreetsUTM) SS_

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seq中的linearK错误。（）不能是NA，NaN

我想从CRC spatstat书（第17章）中学习线性K估计的小型Linnet对象，并且当我使用linearK函数时，spatstat会引发错误。我已经在下面的r代码的注释中记录了这个过程。错误如下。 Error in seq.default(from = 0, to = right, length.out = npos + 1L) : 'to' cannot be NA, NaN or infi

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spatstat中的一维数据

我有一维点的数据（位置在一条直线上）。我想检查聚类泊松过程模型或Cox模型是否适合数据。由于我的数据只有x坐标，我尝试了线性网络泊松过程模型。但是，lppm仅支持泊松模型。具有群集模型的kppm方法需要二维数据。因此，我添加了一个zero的虚拟y列，值范围为(ymin=0,ymax=0.001)。 ymax=0在计算过程中返回错误。现在，我可以适应Matern群集等。我的问题是处理一维数据的

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如何找到和spatstat

我试图绘制PPP对象中删除非法点，我也得到了以下错误： In plot.ppp(x = list(window = list(type = "polygonal", xrange = c(556681.496972543, : 1 illegal points also plotted 此前它也表明了我以下错误： Warning message: 1 point was rejec