斯帕斯塔特

spatstat：空间点模式分析，模型拟合，模拟，测试，一个分析空间数据的包，主要是空间点模式，包括多类型/标记点和空间协变量，在任何二维空间区域。还支持三维点模式和任意维的时空点模式。包含1000多个用于绘制空间数据、探索性数据分析、模型拟合、仿真、空间采样、模型诊断和形式推理的函数。数据类型包括点模式、线段模式、空间窗口、像素图像和镶嵌。探索性方法包括K-函数、最近邻距离和空空间统计、Fry图、对相关函数、核平滑强度、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、，标记相关性诊断等。点过程模型可以使用类似于glm的函数ppm、kpm、slrm来拟合点模式数据。模型可能包括对协变量的依赖性、中介点相互作用、簇形成和对标记的依赖性。拟合模型可以自动模拟。还提供形式推理（如卡方检验）和模型诊断（包括模拟包络、残差、残差图和Q-Q图）的工具(资料来源：http://cran.r-project.org/web/packages)

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zbMATH中的参考文献（参考 129篇文章，1标准件)

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  1. Biscio，Christophe A.N.；Chenavier，Nicolas；Hirsch，Christian；Svane，Anne-Marie：通过拓扑数据分析测试点过程的拟合优度（2020）
  2. Cronie，Ottmar；Moradi，Mehdi；Mateu，Jorge:线性网络上点过程的非均匀高阶摘要统计（2020）
  3. Flagg，Kenneth A.；Hoegh，Andrew；Borkowski，John J.：部分测量点过程数据建模：推断地磁异常的空间点强度（2020年）
  4. Julia A.Brettschneider，Oscar T.Giles，Wilfrid S.Kendall，Tomas Lazauskas:DetectorChecker:分析检测器屏幕中的缺陷模式（2020）不是zbMATH
  5. Maria Xose Rodriguez Alvarez，Vanda Inacio:ROCnReg:A R程序包，用于有或无协变量信息的接收器操作特性曲线推断（2020年）阿尔十四
  6. Moka，Sarat B.；Kroese，Dirk P.：使用部分拒绝抽样的吉布斯点过程的完美抽样（2020年）
  7. Álvaro Briz Redón，Francisco Martínez Ruiz，Francisco Montes:DRHotNet:用于检测线性网络上差异风险热点的R包（2019年）阿尔十四
  8. Gamerman，Dani:时空点过程：回归、模型规范和未来方向（2019）
  9. Hingee，Kassel；Baddeley，Adrian；Caccetta，Peter；Nair，Gopalan：根据空间二元地图协方差计算空隙度（2019年）
  10. Josep Ello；Pavía，Jose M.；Morillas Jurado，Francisco G.：在生命表构建中整合大微观数据：无假设估计量（2019年）
  11. Suman Rakshit；Adrian Baddeley；Gopalan Nair:线性网络事件二阶分析的有效代码（2019）不是zbMATH
  12. 徐刚；瓦格彼得森，拉斯穆斯；关永涛：病例对照点模式数据的随机拟似然性（2019年）
  13. 杰汉，埃尔文：基于最近邻关系的列联表方法，用于测试自通信和混合通信（2018）
  14. Choiruddin，Achmad；Coeurly，Jean-François；Letuédérique:空间点过程强度估计的凸和非凸正则化方法（2018）
  15. Davies，Tilman M.；Baddeley，Adrian:空间自适应核估计的快速计算（2018）
  16. Guillaume Gautier，Rémi Bardenet，Michal Valko:DPPy:使用Python采样决定性点过程（2018）阿尔十四
  17. Meyer，Sebastian:自激点过程：感染和实施（2018）
  18. Micheas，Athanasios C.；Chen，Jiaxun:sppmix：使用正常混合模型的泊松点过程建模（2018）
  19. Tao，Long；Weber，Karoline E.；Arai，Kensuke；Eden，Uri T.：使用标记点过程时间重新缩放的神经种群模型的通用拟合优度框架（2018）
  20. Adrian Baddeley；Andrew Hardegen；Thomas Lawrence；Milne，Robin K；Nair，Gopalan；Rakshit，Suman：关于复合假设的两阶段蒙特卡罗检验（2017）

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