Я работаю над тем же набором данных, что и набор данных chorley в пакете spatstat, и выполняю аналогичный анализ, представленный в главе, посвященной образцу книги, Шаблоны пространственных точек: методология и приложения с R. https://book.spatstat.org/sample-chapters/chapter09.pdf
X <- split(chorley)$larynx
D <- split(chorley)$lung
Q <- quadscheme.logi(X,D)
fit <- ppm(Q ~ x + y)
locations = data.frame(x=chorley$x, y=chorley$y)
pred <- predict(fit, locations = locations, type="intensity")
summary(pred)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.09059 0.15562 0.17855 0.18452 0.20199 0.33201
Эквивалентен ли результат прогнозирования вероятности наблюдения случая гортани в месте, указанном в «местах»? Означает ли это, что в этом случае модель предсказывает, что ни одна из точек, обозначенных «местоположениями», не является случаями?
Я запускаю этот анализ на моих собственных данных, которые имеют аналогичную настройку (1 или 0 для случая или нет), и в результате 'pred' являются значениями больше 1. Моя конечная цель - использоватьпрогнозируемые вероятности сравнения ppm с другими моделями, такими как игра, например, с помощью ROC. В spatstat есть команда auc, но я не уверен, что она напрямую сопоставима с другими командами auc и как spatstat вычисляет значение auc, особенно если прогнозируемые значения больше 1?
Есть также предупреждающее сообщение, «Предупреждающее сообщение: vcov не реализован для фиктивного типа« задано »- используется формула« Пуассона », которая включает оба набора данных (chorley и мой собственный), которые я не знаю, как интерпретировать.
Любая помощь с благодарностью!