我对点过程中的标记和协变量感到困惑。我试图通过使用spatstat在R中创建一个带有很少协变量的标记点模式的模型，但我不确定标记和协变量之间的关系。有谁可以帮助我？
感谢。
----更新 我对给定地点的定居点种群有一个给定的点模式，并且很少有协变量，如土壤肥力，年降雨量等。我想描述定居点的分布。
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对于点过程，标记和协变量之间的区别是：
标记是附加到每个点（结算）的值，通常该标记在其他位置没有意义。
协变量在整个调查区域（观察窗口）具有概念意义/可用性。
标记值原则上可以是任何值，但在编写本文时，spatstat基本上只支持两种类型：1）带有数值的标记和2）分类（因子值）标记。 spatstat强调后者，后者被称为“多种”模式。对于multitype模式，您可以使用spatstat函数ppm构建模型，但目前没有用于带有数字标记的模式的建模工具。
要使用spatstat分析您的数据，您可能需要丢弃填充大小信息或使用cut.ppp将结算分成“大”，“中”和“小”等组或者有意义的组在你的研究中，然后继续分析这种多元模式。
基于评论的更新：假设我们有一个多重点模式X（类ppp}和两个协变量图像im1和{{1} （班级im2）。然后，对于每个标记级别具有相同协变量效应的泊松模型是：
im允许“相互作用”的模型，即每个因子水平的协变量的不同影响是：
ppm(X ~ marks + im1 + im2)
对于两种模型，模型的解释取决于有效的对比（默认处理对比）。这与使用ppm(X ~ marks * im1 + marks * im2)
或lm完全相同。