如何对图形函数求平均并在R中找到置信带

Question

我正在R中使用'spatstat'包，并获得了一组Ripley的K函数（或L函数）。我想找到一种在单条平均线上对这组图形进行平均的好方法，以及在该平均线周围绘制出标准偏差或置信区间。

到目前为止，我已经尝试过：

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='')

有了这个，我从数据集中得到了平均线。

但是，我现在仍然坚持寻找该平均线附近的置信区间。

有人知道这样做的好方法吗？

Answer 1

envelope的帮助文件说明了如何执行此操作。

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

请参见help(envelope)以获取更多说明。

在此示例中，平均或中间曲线是使用理论公式计算的，因为模拟是从完全空间随机性生成的，并且L函数的理论值是已知的。如果您希望由样本平均值确定中间曲线，请将调用中的use.theo = FALSE设置为envelope。

我还可以指出，您从envelope获得的波段是不是置信区间。置信区间将以数据点模式A的估计L函数为中心。从envelope命令获得的波段以模拟曲线的平均值为中心。它们是显着性带，其解释与统计显着性检验有关。帮助文件中也对此进行了说明。