Пространственный анализ с использованием пакета пакетов R, боковая панель не показывает правильные значения

Question

Я пытаюсь создать карту с пакетом spatstat R, чтобы на боковой панели отображались значения третьего (предпочтительно) или четвертого столбца моего фрейма данных и чтобы цвета также отражали этот третий (или четвертый) колонка) выбрано.

My script:

x=c(6.839887, 6.671494, 6.651083, 6.655289, 6.591903, 6.653641, 6.661709, 6.671664, 6.660044, 6.624659, 6.648162, 6.536877, 6.654134, 6.674678,6.618935, 6.677705, 6.643918, 6.644119, 6.670517, 6.583619, 6.649991, 6.647649, 6.656308, 6.645772, 6.648740, 6.643103, 6.652199, 6.666641,6.633400, 6.621282, 6.635427, 6.646127, 6.630862, 6.657919, 6.671616, 6.622935, 6.648225, 6.676911, 6.640234, 6.719334, 6.653202, 6.656747,6.724692, 6.639747, 6.630575, 6.657916, 6.618957, 6.640006, 6.645280, 6.614058, 6.576136, 6.631994, 6.617391, 6.782351, 6.620072, 6.661061,6.597216, 6.648755, 6.618436, 6.659507, 6.653993, 6.663255, 6.630893, 6.656322, 6.617265, 6.649022, 6.629346, 6.595224, 6.540263, 6.623435,6.652709, 6.608565, 6.618335, 6.645100, 6.790914, 6.643620, 6.462808, 6.680115, 6.716004, 6.668781, 6.765199, 6.674251, 6.647542, 6.724564,6.724556)

y=c(17.16749, 17.16727, 17.16678, 17.16673, 17.16813, 17.16663, 17.16652, 17.16636, 17.16629, 17.16856, 17.16521, 17.16519, 17.17002, 17.16465,17.17015, 17.16407, 17.16356, 17.17122, 17.16334, 17.17152, 17.16282, 17.16278, 17.16272, 17.17257, 17.16198, 17.17279, 17.16169, 17.16161,17.16146, 17.17352, 17.17389, 17.16076, 17.17420, 17.16046, 17.15917, 17.17571, 17.15895, 17.15881, 17.15860, 17.15827, 17.15797, 17.15776,17.17761, 17.15664, 17.15622, 17.15610, 17.15571, 17.15561, 17.15527,17.15514, 17.15494, 17.15447, 17.15438, 17.18041, 17.18053, 17.15402,17.18090, 17.15384, 17.18121, 17.15355, 17.15352, 17.15349, 17.18213,17.15242, 17.15201, 17.14978, 17.18591, 17.18688, 17.18707, 17.18761,17.14712, 17.18788, 17.18794, 17.14619, 17.18868, 17.14588, 17.14511,17.14471, 17.14440, 17.14430, 17.19116, 17.19140, 17.14222, 17.14123,17.33627)

z=c(32.23228,526.46061, -1300.03539, -376.04329, 139.67322,-913.24800,  -526.46061, 354.55511, 483.48424, 161.16141, 182.64960, 419.0196, 75.20866, -225.62598, -1536.40546, -397.53148, -1106.64169,  -440.50786, 118.18504,-290.09054, -1471.94089, 440.50786,-848.78343, -1385.98814, -676.87793, -1622.35821, -1450.45271,75.20866, -1557.89365, 161.16141, 376.04329, 354.55511, -32.23228,-1171.10626,-75.20866, 547.94880, -805.80706, 870.27162, -698.36612,-32.23228, -2331.46842,  -182.64960, 75.20866, -719.85431,-1837.24009,913.24800, -1106.64169, 698.36612, 483.48424, -676.87793, -3019.09045, 891.75981, 1106.64169, 333.06692, -913.24800,333.06692, 934.73619, 354.55511, 75.20866, -891.75981, -247.11416, -1966.16922, 139.67322, -784.31887, -569.43699, -118.18504,-440.50786, 397.53148, -655.38974, 139.67322, 53.72047, -633.90155,-633.90155, 419.01967, -547.94880, 75.20866, 569.43699, 290.09054, -376.04329, 547.94880, 75.20866, -10.74409, 182.64960,-397.53148, -479.53833 )

w=c(96326.91, 96769.46, 95127.94, 95960.41, 96423.22, 95476.93, 95825.18,96615.67, 96731.03, 96442.47, 96461.73, 96673.36, 96365.44, 96095.53,94914.31, 95941.10, 95302.53, 95902.47, 96403.96, 96037.64, 94972.60,96692.58, 95535.03, 95050.29, 95689.84, 94836.56, 94992.03, 96365.44,94894.87, 96442.47, 96634.90, 96615.67, 96269.09, 95244.36, 96230.54,96788.68, 95573.74, 97076.62, 95670.50, 96269.09, 94193.69, 96134.12,96365.44, 95651.15, 94642.01, 97114.98, 95302.53, 96923.12, 96731.03,95689.84, 93567.91, 97095.80, 97287.46, 96596.43, 95476.93, 96596.43,97134.15, 96615.67, 96365.44, 95496.30, 96076.24, 94525.17, 96423.22,95593.10, 95786.52, 96191.98, 95902.47, 96654.13, 95709.18, 96423.22,96346.17, 95728.52, 95728.52, 96673.36, 95805.85, 96365.44, 96807.89,96557.96, 95960.41, 96788.68, 96365.44, 96288.37, 96461.73,95941.10, 99451.20)

shap.lo=data.frame(x,y,z,w)

library(spatstat)
shap.lo.win <- owin(range(shap.lo[,1]), range(shap.lo[,2]))
centroid.owin(shap.lo.win) ; area.owin(shap.lo.win)

shap.lo.ppp <- as.ppp(shap.lo[,c(1,2,3)], shap.lo.win) # making a ppp object

plot(density(shap.lo.ppp,0.02), col=topo.colors(25), main='', xlab='x', 
     ylab='y')

points(x, y)

результат показан ниже

Я хотел бы знать, почему на боковой панели отображаются значения, отличные от значений, отображаемых в третьем столбце моего фрейма данных, то есть, помимо отображения отрицательных значений, отображаются значения, значительно превышающие значения, содержащиеся в третьем столбце.

Возможно ли это сделать, то есть сделать так, чтобы цвета и боковая панель представляли третий или четвертый столбец фрейма данных?

Благодарю всех вас за помощь!

Answer 1

Позвольте мне цитировать прямо из файла справки для density.ppp:

Эта функция часто неправильно понимается.

Результат density.ppp не является пространственным сглаживанием отметки или веса, прикрепленные к точечному узору. Выполнять пространственная интерполяция значений, которые наблюдались в точках точечного шаблона, используйте Smooth.ppp.

Результат density.ppp не является плотностью вероятности. это оценка функции интенсивности точечного процесса, который сгенерированные данные точечного шаблона. Ожидаемая интенсивность количество случайных точек на единицу площади. Единицами интенсивности являются «Очков за единицу площади». Интенсивность обычно является функцией пространственное местоположение, и именно эта функция оценивается density.ppp. Интеграл от функции интенсивности по Пространственная область дает ожидаемое количество точек, попадающих в этот обл.

Так что попробуйте Smooth.ppp (обратите внимание на верхний регистр S), и посмотрите, сможете ли вы получить результаты, которые вы ожидали.