Ripleys K не правильно строит графики?

Question

Я делаю точечный анализ с использованием пакета spatstat и запускаю Ripley K (spatstat::Kest) на своих точках, чтобы увидеть, есть ли кластеризация. Однако, похоже, что не все линии, которые должны появиться на графике (kFem), построены. Например, красная линия (Ktrans) останавливается на отметке x=12, а зеленая линия (Kbord) вообще не появляется. Я был бы признателен за любые идеи о том, как интерпретировать это, и если может быть ошибка.

Вот мое окно изучения. Это неправильная форма, потому что я анализирую точечный рисунок вдоль линии разреза.

А вот график плотности моей точечной модели:

Answer 1

Маловероятно (но не невозможно), что есть простая ошибка в Kest Это является причиной того, что эта конкретная функция интенсивно тестировалась многими пользователями. Скорее всего, у вас нерегулярное окно наблюдения, и существует математическая причина, по которой различные оценки не могут быть рассчитаны на всех расстояниях. Пожалуйста, добавьте график / краткое изложение вашего точечного рисунка, чтобы мы знали окно наблюдения (или даже лучше предоставили доступ к окну наблюдения).

Кроме того, чтобы вручную проверить оценки K-функции, вы можете преобразовать значение функции (fv) возражать против data.frame и распечатать это:

dat <- as.data.frame(kFem)
head(dat, n = 10)

Обновить:

Ваше окно действительно очень нерегулярное и объяснение того, почему оно не производит некоторых исправлений на больших расстояниях. Я предполагаю, что ваш трансект всего несколько метров в ширину, и вы рассматриваете расстояния до 50 метров. Коррекция границы может быть рассчитана только для расстояний, примерно равных половине ширины разреза.

С помощью Kest подразумевает, что вы считаете, что ваш трансект является подмножеством большого однородного точечного процесса (одинаковой интенсивности везде и с одинаковой корреляционной структурой во всем пространстве). Если это правда, то Kest дает разумную оценку неизвестной истинной однородной K-функции. Тем не менее, вы предоставляете график, на котором вы разделили область на участки высокой, средней и низкой интенсивности, что не соответствует предположению об однородности. Отклонение от теоретической линии Пуассона может быть связано только с неоднородной интенсивностью, а не с фактической корреляцией между точками. Вы, вероятно, должны учитывать только те расстояния, которые намного меньше, чем 50 (вы можете установить rmax когда ты звонишь Kest).