Как усреднить функции графа и найти доверительный интервал в R

Question

Я использую пакет 'spatstat' в R и получил набор K-функций Рипли (или L-функций). Я хочу найти хороший способ усреднить этот набор графиков на одной средней линии, а также построить график стандартного отклонения или доверительного интервала вокруг этой средней линии.

Пока я пробовал:

env.A <- envelope(A, fun=Lest, correction=c("Ripley"), nsim=99, rank=1, global=TRUE)
Aa <- env.A
avg <- eval.fv((Aa+Bb+Cc+Dd+Ee+Ff+Gg+Hh+Ii+Jj+Kk+Ll+Mm+Nn+Oo+Pp+Qq+Rr+Ss+Tt+Uu+Vv+Ww+Xx)/24)
plot(avg, xlim=c(0,200), . - r ~ r, ylab='', legend='')

При этом я получил среднюю линию из набора данных.

Однако теперь я застрял в поиске доверительного интервала вокруг этой средней линии.

Кто-нибудь знает хороший способ сделать это?

Answer 1

Файл справки для envelope объясняет, как это сделать.

E <- envelope(A, Lest, correction="Ripley", nsim=100, VARIANCE=TRUE)
plot(E, . - r ~ r)

См. help(envelope) для более подробного объяснения.

В этом примере средняя или средняя кривая рассчитывается с использованием теоретической формулы, потому что моделирования генерируются из полной пространственной случайности, и теоретическое значение функции L известно. Если вы хотите, чтобы средняя кривая определялась по средним значениям выборки, установите use.theo = FALSE в вызове на envelope.

Могу ли я также указать, что полосы, которые вы получаете от envelope, равны не доверительные интервалы. Доверительный интервал будет центрирован вокруг оценочной функции L для шаблона точек данных A. Полосы, которые вы получаете из команды envelope, центрированы вокруг среднего значения смоделированных кривых. Это полосы значимости , и их интерпретация связана с тестом статистической значимости. Это также объясняется в файле справки.