spatstat：空间点模式分析、模型拟合、仿真、测试
用于分析空间点模式的综合开源工具箱。主要关注二维点模式，包括任何空间区域中的多类型/标记点。还支持三维点模式、任意维的时空点模式、线性网络上的点模式以及其他几何对象的模式。支持空间协变量数据，如像素图像。包含3000多个功能，用于绘制空间数据、探索性数据分析、模型拟合、模拟、空间采样、模型诊断和形式推理。数据类型包括点模式、线段模式、空间窗口、像素图像、镶嵌和线性网络。探索性方法包括样方计数、K函数及其模拟包络、最近邻距离和空域统计、Fry图、对相关函数、核平滑强度、具有交叉验证带宽选择的相对风险估计、标记相关函数、分离指数、，标记依赖诊断和协变量效应的核估计。还支持随机模式的正式假设测试（奇方、科尔莫戈罗夫·斯米尔诺夫、蒙特卡罗、Diggle-Cresse-Loosmore-Ford、道根、两阶段蒙特卡罗）和协变量效应的测试（考克斯-伯曼-沃勒-劳森、科尔莫哥罗夫·史米尔诺夫·ANOVA）。参数模型可以使用类似于glm（）的函数ppm（）、kppm（）、slrm（）、dppm（）来拟合点模式数据。模型类型包括泊松点过程、吉布斯点过程和考克斯点过程、内曼-斯科特簇过程和行列式点过程。模型可能涉及对协变量的依赖、点间相互作用、簇形成和标记的依赖。模型采用最大似然法、逻辑回归法、最小对比法和复合似然法进行拟合。可以使用函数mppm（）将模型拟合到点模式列表（复制的点模式数据）。根据实验设计，除了上述所有特征外，该模型还可以包括随机效应和固定效应。拟合点过程模型可以自动模拟。支持拟合模型的形式假设检验（似然比检验、偏差分析、蒙特卡罗检验）以及模型选择的基本工具（逐步（）、AIC（））和变量选择（sdr）。用于验证拟合模型的工具包括仿真包络线、残差、残差图和Q-Q图、杠杆和影响诊断、部分残差和添加的变量图。
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