R语言
Kenvl
位于 spatial
包(package)。 说明
计算 K-fns 的包络线(上限和下限)和模拟平均值
用法
Kenvl(fs, nsim, ...)
参数
fs |
K-fn 的全尺寸 |
nsim |
模拟次数 |
... |
产生一个模拟的参数 |
值
包含组件的列表
x |
distances |
lower |
分钟K-fns |
upper |
最大K-fns |
aver |
K-fns的平均值 |
例子
towns <- ppinit("towns.dat")
par(pty="s")
plot(Kfn(towns, 40), type="b")
plot(Kfn(towns, 10), type="b", xlab="distance", ylab="L(t)")
for(i in 1:10) lines(Kfn(Psim(69), 10))
lims <- Kenvl(10,100,Psim(69))
lines(lims$x,lims$lower, lty=2, col="green")
lines(lims$x,lims$upper, lty=2, col="green")
lines(Kaver(10,25,Strauss(69,0.5,3.5)), col="red")
参考
Ripley, B. D. (1981) Spatial Statistics. Wiley.
Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002) Modern Applied Statistics with S. Fourth edition. Springer.
也可以看看
相关用法
- R Kfn 计算点模式的 K-fn
- R Kaver 模拟的平均 K 函数
- R variogram 计算空间变异函数
- R anova.trls 用于拟合趋势表面对象的方差分析表
- R correlogram 计算空间相关图
- R trmat 评估网格上的趋势面
- R semat 评估网格预测的克里金标准误差
- R surf.ls 通过最小二乘法拟合趋势面
- R ppgetregion 获取空间点模式分析的域
- R pplik Strauss空间点过程的伪似然估计
- R surf.gls 通过广义最小二乘法拟合趋势面
- R ppregion 设置空间点模式分析的域
- R Strauss 模拟施特劳斯空间点过程
- R prmat 评估网格上的克里金曲面
- R ppinit 从文件中读取点过程对象
- R trls.influence 趋势面的回归诊断
- R SSI 模拟连续空间抑制点过程
- R predict.trls 趋势曲面拟合的预测方法
- R expcov 空间协方差函数
- R Psim 模拟二项式空间点过程
- R SparkR spark.decisionTree用法及代码示例
- R SparkR sparkR.callJMethod用法及代码示例
- R SparkR spark.powerIterationClustering用法及代码示例
- R SparkR spark.svmLinear用法及代码示例
- R SparkR spark.gaussianMixture用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自R-devel大神的英文原创作品 Compute Envelope and Average of Simulations of K-fns。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。