我想报告我在spatstat中安装的非均匀Thomas点过程模型的聚类参数（kappa，sigma）的标准误差。 Yue and Loh (2015)报告通过参数化引导程序执行此操作。我对这个概念不是很有经验，或者将它应用于点过程模型。我该怎么做？
我的第一个猜测是多次模拟我的kppm并使用相同的协变量重新拟合得到的模拟点。然后，根据每个后续拟合的聚类参数计算标准误差。它是否正确？如果是这样，在这种情况下可以认为有多少模拟可以接受？提前感谢任何指针！
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基本上你自己的描述是完全正确的。
我的第一个猜测是模拟我的kppm多次并重新适应 得到具有相同协变量的模拟点。然后，计算 来自每个后续的聚类参数的标准错误 接头。
剩下的唯一问题是要做多少次模拟。基本上答案是：“尽可能多的时间去做！”。通常会看到人们进行1000次模拟，那你为什么不从那里开始呢？