Question

我通过一系列spatstat函数运行了两个未标记的平面点模式数据集。现在我想使用Kcross.inhom函数来描述两者之间的交互，但Kcross只能处理标记数据，所以我将所有x-y数据合并到一个csv文件中，并添加了一个区分两者的列。我已经建立了以下点模式对象，但是不明白如何为我的目的编辑Kcross的后续示例。或者，也许有更好的方法？谢谢你的帮助！

# read in data & create ppp
collisionspotholes<-read.csv("cpmulti.csv")
cp<-ppp(collisionspotholes[,3],collisionspotholes[,4],c(40.50390735,40.91115166),c(-74.25262139,-73.7078596))

# synthetic example
pp <- runifpoispp(50)
pp <- pp %mark% factor(sample(0:1, npoints(pp), replace=TRUE))
K <- Kcross(pp, "0", "1")
K <- Kcross(pp, 0, 1) # equivalent

Answer 1

我不清楚你遇到的问题是什么。你好像我在本质上“在那里”。但是，为了完整起见，请告诉我您应遵循的程序：

让X和Y成为你的两点模式（可能在相同的窗口中观察到）。

将这些组合成一个单一的模式：

XY <- superimpose(X=X,Y=Y)

请注意，您无需使用csv文件。使用spatstat提供的工具效率要高得多。

上述语法产生多点模式，其中标记是具有级别“X”和“Y”的因子。（如果您希望水平用其他符号表示，您可以轻松安排。）

然后只计算非均匀Kcross函数：

Ki <- Kcross.inhom(XY,"X","Y")

这就是它的全部内容。

请注意，上述内容使用默认方法来估计两种模式的强度，明确地使用bw.diggle()选择的带宽保留一次内核平滑。可能有更好的方法来估计强度，可能通过拟合参数模型。这取决于您可获得的信息的性质。

解释 Kcross.inhom()的输出，恕我直言，微妙而困难。你得出的任何结论都要谨慎。

Answer 2

Rolf Turner的回答是正确的。但是，你说那个

我已将所有x-y数据合并到一个csv文件中，并添加了一个区分两者的列。

好的，假设数据框被称为df，它有名为x和y的列给出空间坐标，h是一个字符向量，用于标识是否对应点是坑洞（h="p"）或碰撞（h="c"）。然后你可以做

X <- ppp(df$x, df$y, xlim, ylim, marks=factor(df$h))

其中xlim, ylim是空间坐标的限制。或者更优雅

X <- with(df, ppp(x, y, xlim, ylim, marks=factor(h))

请注意使用factor确保标记是分类值。然后输入

检查你是否有'多重点模式'。

然后你可以做，例如

K <- Kcross(X)
Ki <- Kcross.inhom(X)

请阅读Kcross, Kcross.inhom的帮助文件，以获取有关如何使用这些功能以及如何解释结果的建议。

顺便说一句，请不要同时向多个论坛发送相同的问题。那些必须回答的人很难。

将“ppp”转换为multitype

2 个答案: