A.J.巴德利。;科舍尔，M。;施拉迪茨，K。;B.T.斯科特。 在不进行边缘校正的情况下估计\（J）函数。 （英语） Zbl 1018.62085号 内尔统计局。 54，第3期，315-328（2000）. 小结：空间点过程中点之间的相互作用可以通过其空空间函数（F）、其最近邻距离分布函数（G）以及诸如（J）函数（J=（1-G）/（1-F）等组合来测量。这些函数的估计受到边缘效应的阻碍：在有界采样窗口（W）中观察到的距离的未经修正的经验分布给出了（F）和（G）的严重偏差估计。然而，我们证明了函数（J=（1-G）/（1-F））的相应未修正估计对于泊松情况是近似无偏的，并且作为汇总统计量是有用的。具体来说，考虑根据（F）和（G）的未修正估计值计算出的（J）的估计值（J_W）。由（widehat J_W）估计的函数（J_W（r））具有与（J）函数类似的属性，例如，对于泊松过程，（J_W（r）等于1。这可以直接解释未修正的J估计值，这对于未修正的F、G或K估计值是不可能的。我们提出了一种基于测试是否（J_W（r）等于1）的完全空间随机性的蒙特卡罗测试。计算机模拟表明，该测试至少与基于边缘校正估值器的测试一样强大。 引用于2文件 MSC公司： 62立方米 从空间过程推断 关键词：群集;密度估计;边缘效应;空白函数;蒙特卡罗推断;最近邻距离分布;幂函数;规律性;空间统计学 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.J.Baddeley}等人，Stat.Neerl。54，编号3，315-328（2000年；兹bl 1018.62085） 全文： 内政部 arXiv公司