R & V 24

F & E 24

Das vorliegende Buch ist als Einführungs- und Nachschlagewerk für die Statistik-Software GNU R (kurz R) gedacht. Für die komfortable und sichere Bezahlung Ihrer Bestellungen und Einkäufe im Internet haben wir die wichtigsten Tipps für Sie zusammengestellt. Kleinere Bauaufträge wickelt unser Bauservice in der bewährten i+R-Qualität ab. Um Ihnen den bestmöglichen Service bieten zu können, benötigen wir Ihre Zustimmung. Durch die Nutzung dieser Website erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Cookies verwenden dürfen.

KRAN - Paket bamlsssss

Infrastruktur zur Schätzung probabilistischer distributiver Regressionsmodelle in einem bayesischen Rahmen. Die Vertriebsparameter können Lage, Maßstab, Form usw. erfassen, und jeder einzelne Begriff kann von komplexen additiven Begriffen (fest, zufällig, glatt, räumlich usw.) abhängen, ähnlich einem generalisierten additiven Modell. Das Konzept und der Informatikrahmen werden in den Bereichen Umlauf, Klein, Zeileis im Jahr 2017 vorgestellt.

Cologne R User Group (Köln, Deutschland)

Aber R ist auch eine ausgewertete Programmsprache, die um eigene Funktionalitäten und so genannte Pakete (eine standardisierte Funktionssammlung ) ergänzt werden kann. Im Blog von Markus Gesmann finden Sie Rezensionen der vergangenen Meetings (http://www.magesblog.com/p/koelner-r-user-treffen.html), sie geben einen tiefen Überblick über die fachübergreifende Zusammenstellung der Teilnehmer sowie den Verlauf der Meetings.

Die Sitzungen finden derzeit alle drei Monate statt und umfassen 2-3 Vorträge von ca. 20 min Länge und eine Gesprächsrunde von ca. 10 min.

Community-Beispiele

Passen Sie ein Punktprozessmodell an ein beobachtetes Punktmodell an. Eine Formel in R-Sprache, die das zu bestückende Modell beschreibt. Ein Klassenobjekt der Klasse "interact", das die Interaktionsstruktur des Punktprozesses beschreibt, oder eine Funktion, die ein solches Objekt erzeugt, oder NULL, das anzeigt, dass ein Poisson-Prozess (stationär oder nicht stationär) installiert werden muss.

Die Argumente wurden in ppm. dpi oder ppm. quad geändert, um den Modellanpassungsprozess zu steuern. Die Werte der räumlichen Kovariablen (außer kartesischen Koordinaten), die vom Modell benötigt werden. Ausdruck (der die Namen der kartesischen Koordinaten x und y und die Namen der Einträge in den Daten beinhalten kann), der eine Teilmenge der räumlichen Domäne definiert, auf die die Modellanpassung beschränkt sein muss.

Das Ergebnis der Ausdrucksauswertung muss entweder ein logischer Vektor, ein Fenster (Objekt der Klasse "owin") oder ein Pixelbild mit einem logischen Wert (Objekt der Klasse "im") sein. Diese Funktion ermöglicht es Ihnen, ein Punktprozessmodell an ein beobachtetes Punktmodell anzupassen. Das Modell kann räumliche Trends, Punktinteraktionen und kovariate Abhängigkeiten beinhalten.

Das Modell mit ppm-Anpassung ist entweder ein Poisson-Punkt-Prozess (bei dem verschiedene Punkte nicht miteinander interagieren) oder ein Gibbs-Punkt-Prozess (bei dem sich verschiedene Punkte gegenseitig hemmen). Verwenden Sie für geclusterte Punktprozessmodelle kppm. Das wichtigste Argument ist eine R-Sprachformel, die das anzupassende räumliche Trendmodell beschreibt.

Das allgemeine Formmodell ist ~ Tendenz~ oder das Formmodell ist die Gewohnheit, dass das linke Modell der Name eines räumlichen Punktmodells (Objekt der Klasse "dpi") ist, an das das Modell angepasst werden muss, oder ein Ausdruck, der zu einem Punktmodell auswertet; und das rechte Modell ist ein Ausdruck, der den räumlichen Verlauf des Modells beschreibt.

Die systematischen Effekte (räumliche Tendenz und/oder Abhängigkeit von räumlichen Kovariablen) werden durch den Trendausdruck auf der rechten Seite der Formel spezifiziert. Die Tendenz kann kartesische Koordinaten x, y, Markierungen, Markierungen, Markierungen, Markierungen, Namen von Einträgen in Argumentendaten (falls vorhanden) oder Namen von Objekten, die in Sitzung R existieren, beinhalten.

Die Formulierung gibt den Logarithmus der Intensität eines Poisson-Prozesses an, oder im Allgemeinen den Logarithmus des Potentials erster Ordnung des Gibbs-Prozesses. Die Formulierung sollte keine Namen verwenden, die mit . mpl beginnen, da sie nur für den internen Gebrauch bestimmt sind. Wenn die Formulierung Einheit~1 ist, dann ist das einzustellende Modell stationär (oder zumindest sein Potential erster Ordnung ist konstant).

Die Symbole . im Trendausdruck stellen alle Kovariablen dar, die in den Argumentendaten angegeben sind. Beispielsweise bezeichnet das Formelmodell ~ .... ein additives Modell mit einer Hauptwirkung für jede Kovariable der Daten. Die Interaktionen zwischen zufälligen Punkten im Punktprozess werden durch die Argumentation definiert.

Es ist ein Objekt der Klasse "interact", das in sehr ähnlicher Weise initialisiert wird wie die Verwendung von Familienobjekten in glm und gam. BereichInterieur, BadGey, Concom, DiggleGatesStibbard, DiggleGratton, Fiksel, Geyer, Hardcore, HierHard, HierStrauss, HierStraussHard, Hybrid, LennardJones, MultiHard, MultiStrauss, MultiStraussHard, OrdThresh, Ord, paarweise, Paarweise, PairPiece, Pentinen, Poi-Steg, gesättigt, SatPiece, Softcore, Strauss, StraussHard und Triplets.

S' gibt es keine Interaktion oder NULL, so hat das anzupassende Modell keine Interaktion zwischen den Punkten, d.h. es ist ein Poisson-Prozess (stationär oder nicht stationär je nach Trend). Das Prozessmodell des von dieser Funktion zurückgegebenen Kalibrierpunktes kann gedruckt werden (mit der Druckmethode ppm ), um die Werte der eingestellten Paramter zu überprüfen.

Wenn eine räumliche Entwicklung ohne Parameter angepasst wurde, kann sie mit der Prognosemethode predict.ppm extrahiert werden. Verwenden Sie zur Anpassung eines Modells, das andere räumliche Kovariablen als kartesische Koordinaten beinhaltet, und die Werte der Kovariablen müssen entweder in den Argumentendaten angegeben oder in Objekten gespeichert sein, die in Sitzung R vorhanden sind.

Beachten Sie, dass es nicht ausreicht, die Kovariable nur an den Punkten des Datenpunktmodells beobachtet zu haben; die Kovariable muss auch an anderen Stellen im Fenster beobachtet worden sein Ein Pixelbild, das die Werte einer räumlichen Kovariable an einem dünnen Raster von Stellen angibt.

Es handelt sich um ein Objekt der Klasse "im", siehe im.object. eine Funktion, die an beliebiger Stelle (x,y) ausgewertet werden kann, um den Wert der räumlichen Kovariablen zu erhalten. Diese Funktion muss eine Funktion(en) oder eine Funktion(en) in der Sprache R sein. Die beiden ersten Argumente der Funktion sollten die kartesischen Koordinaten sein und .

In den Beispielen: Ein Fenster, interpretiert als logische Variablen, die innerhalb des Fensters TRUE und außerhalb FALSE ist. Es handelt sich um ein "owin"-Klassenobjekt, eine Tessellierung, eine eindeutige Zahl, die eine Kovariable angibt, die in diesem Datensatz konstant ist. Beachten Sie, dass bei kovariaten Funktionen nur der Name der Funktion in der Trendformel erscheint.

Die Argumente für Funktionen erscheinen nicht in der Trendformel. Wenn die Listeneinträge eine Liste sind, müssen die Einträge in der Liste Namen haben, die (einigen) der Namen der Kovariablen im Hinblick auf den Aufbau der Modellformel entsprechen. Die nominellen Variablen x, y und marks sind für kartesische Koordinaten und Markierungswerte reserviert und sollten nicht für Datenvariablen verwendet werden.

Das Motiv muss dann ein Quadraturdiagramm (Objekt der Klasse "quad") sein, das die entsprechenden Positionen angibt. Objekt der Klasse "ppm", das ein punktangepasstes Prozessmodell beschreibt. Das ppm. object enthält weitere Details über das Format dieses Objekts und die verfügbaren Methoden, um es zu manipulieren. Nach dem Modell Poisson verfügt jedes ppm-eingestellte Punktprozessmodell über Parameter, die die Stärke und das Ausmaß der "Interaktion" oder der Abhängigkeit zwischen den Punkten bestimmen.

Cesta para para para para para para para para para: de reguläre para para: D' andere Partner werden als unregelmäßig bezeichnet. Généralement, reguläre Partner bestimmen die "Stärke" der Interaktion, während unregelmäßige Interaktionsparameter den "Umfang" der Interaktion bestimmen. Beispielsweise hat der Strauss-Prozess einen regelmäßigen Prozess zur Kontrolle der Intensität der Hemmung zwischen den Punkten und einen unregelmäßigen Prozess, der das Ausmaß der Interaktion bestimmt.

Der Befehl ppm ist nur dazu bestimmt, die regelmäßigen Zugriffszeiten der Interaktion zu schätzen. Das Exil verlangt, dass die Werte aller unregelmäßigen Interaktionen eingestellt werden. Zum Beispiel können Sie einen Adapter für ein Strauss-Prozessmodell an den Zellendatensatz anpassen, indem Sie den Kegel ppm(cells ~ 1, Strauss(r=0.07)) eingeben. Das Ergebnis dieses Befehls ist ein angepasstes Modell, in dem der reguläre Partner geschätzt wurde.

Für die Bestimmung unregelmäßiger Parameter gibt es mehrere praktische Techniken, aber keine allgemeine statistische Theorie. Die Techniken beinhalten die maximale Pseudo-Wahrscheinlichkeit des Profils, die im Befehl des Profils umgesetzt wird, und die Newton-Raphson-Maximierung, die im experimentellen Befehl ippm implementiert wird. Certains unregelmäßige Parameter können direkt aus den Daten geschätzt werden: Der Hartkernradius im Hardcore-Modell und die Matrix der Hartkernradien in MultiHard lassen sich leicht aus den Daten abschätzen.

Die logistische Regression für räumliche Gibbs-Punkt-Prozesse wurde von den Firmen R. Lubak, E. et R. Waagepetersen, R. (2014) durchgeführt. Baddeley, A. et Turner, R. (2000) Praktische maximale Pseudolikelihood für räumliche Punktmuster. Bei Berman, M. et Turner, T.R. (1992) Annäherungspunkt-Prozesswahrscheinlichkeiten mit GLIM. Huang, F. et Ogata, Y. (1999) Verbesserungen der maximalen Pseudo-Likelihood-Schätzer in verschiedenen räumlichen statistischen Modellen.

Jensen, J.L. et Moeller, M. (1991) Pseudolikelihood für exponentielle Familienmodelle räumlicher Punktprozesse. Jensen, J.L. und Kuensch, H.R. (1994) Über die asymptotische Normalität von pseudowahrscheinlichen Schätzungen für peerwise Interaktionsprozesse, Annalen des Instituts für Statistische Mathematik 46, 475--486. ppm. ppp und ppm. quad für weitere Details zur Einstelltechnik und Kantenkorrektur. ppm. Objekt für Details zum Drucken, Darstellen und Manipulieren eines angepassten Modells. ppp und Quad-Diagramm für die Datenkonstruktion.

BereichInterieur, BadGey, Concom, DiggleGatesStibbard, DiggleGratton, Fiksel, Geyer, Hardcore, HierHard, HierStrauss, HierStraussHard, Hybrid, LennardJones, MultiHard, MultiStrauss, MultiStraussHard, OrdThresh, Ord, paarweise, Paarweise, PairPiece, Pentinen, Poi-Steg, gesättigt, SatPiece, Softcore, Strauss, StraussHard und Triplets. Das Profil pl enthält Ratschläge zur Anpassung von Belästigungsparametern in der Interaktion und ippm für unregelmäßige Parameter im Bereich des Trends. Sichern Sie sich, dass das angepasste Modell ein gültiger Punktprozess ist, siehe gültige ppm und Projekt ppm.

Für die Anpassung der Cox-Point-Prozessmodelle und Cox-Point-Prozessmodelle siehe kppm, für die Anpassung der Bestimmungspunkt-Prozessmodelle dppm, für die Anpassung der Bestimmungspunkt-Prozessmodelle dppm, und ppm(x, "periodic" "ho" "VBlogi", ppm(lansing ~ marks * polynom(x,y, es gibt noch keine Beispiele.

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