Максимальная оценка псевдодоверения для точечного процесса с мягким ядром - PullRequest
Новая
       37

Максимальная оценка псевдодоверения для точечного процесса с мягким ядром

0 голосов
/ 24 февраля 2019

Я пытаюсь подогнать модель точечного процесса с мягким ядром на наборе точечных паттернов, используя максимальную псевдосовместимость.Я следовал инструкциям, данным в этой бумаге Бадделей и Тернером

А вот R-код, который я придумал 

`library(deldir)
 library(tidyverse)
 library(fields)

 #MPLE

 # irregular parameter k

 k <- 0.4

 ## Generate dummy points 50X50. "RA" and "DE" are x and y coordinates


dum.x <- seq(ramin, ramax, length = 50)
dum.y <- seq(demin, demax, length = 50)
dum <- expand.grid(dum.x, dum.y)
colnames(dum) <- c("RA", "DE")

## Combine with data and specify which is data point and which is dummy, X is the point pattern to be fitted

bind.x <- bind_rows(X, dum) %>%
mutate(Ind = c(rep(1, nrow(X)), rep(0, nrow(dum))))

## Calculate Quadrature weights using Voronoi cell area

w <- deldir(bind.x$RA, bind.x$DE)$summary$dir.area

## Response
y <- bind.x$Ind/w

# the sum of distances between all pairs of points (the sufficient statistics)

tmp <- cbind(bind.x$RA, bind.x$DE)
t1 <- rdist(tmp)^(-2/k)
t1[t1 == Inf] <- 0
t1 <- rowSums(t1)
t <- -t1

# fit the model using quasipoisson regression

fit <- glm(y ~ t,  family = quasipoisson, weights = w)
`

Однако, подходящий параметр дляt является отрицательным значением, что, очевидно, не является правильным значением для процесса softcore point.Кроме того, мой точечный паттерн фактически смоделирован из софткорного процесса, поэтому не имеет смысла, что подобранный параметр является отрицательным.Я старался изо всех сил, чтобы найти какие-либо ошибки в коде, но я не могу найти его.Единственная потенциальная проблема, которую я вижу, состоит в том, что мои достаточные статистические данные чрезвычайно велики (порядка 10 ^ 14), которые, как я боюсь, могут вызвать численные проблемы.Но статистика большая, потому что мое окно наблюдения охватывает очень маленькую единицу, а среднее расстояние между парой точек составляет около 0,006.Таким образом, достаточная статистика, основанная на этом, безусловно, будет очень большой, и моя интуиция подсказывает мне, что это не должно вызывать численную проблему и делать подобранный параметр отрицательным.

Кто-нибудь может помочь и проверить, правильный ли мой код?Большое спасибо!

...