EstimatedPointProcess

EstimatedPointProcess[pdata,pproc]

点データ pdata からパラメトリック点過程 pproc を推定する．

EstimatedPointProcess[pdata,pproc,{{p,p0},{q,q0},…}]

パラメータ p, q, … を初期値 p0, q0, …で推定する．

詳細とオプション

  • EstimatedPointProcessは，点データ pdata を取って記号的な点過程 pproc を返す．非数値的な値についてはパラメータの推定値が挿入される．
  •     
  • 一般に，過程 pproc は点データの集合からの方がうまく推定できる．
  •     
  • 点 pdata は次の形式でよい．
  • {p1,p2,…}点 pi
    GeoPosition[…],GeoPositionXYZ[…],…地理的な点
    SpatialPointData[…]空間点集合
    {pts,reg}点集合 pts と観測領域 reg
  • 点はSpatialPointDataオブジェクトに変換される．観測領域は，pdata で与えられていない場合はRipley–Rasson推定器を使って生成される．
  • 次は，使用可能なオプションである．
  • AccuracyGoalAutomatic目標確度
    PointProcessEstimator Automatic使用する過程パラメータ推定器
    PrecisionGoalAutomatic目標精度
    WorkingPrecision Automatic内部計算精度
  • PointProcessEstimatorの設定は，個々の点過程のドキュメントページに記載されている．

例題

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例  (1)

PoissonPointProcessのパラメータを推定する：

推定された過程の最近傍関数をもとのデータと比較する：

スコープ  (3)

クラスタ点過程  (1)

Matern点過程からの点配置のシミュレーションを行う：

"FindClusters"法を使って点過程モデルを推定する：

もとの過程と推定モデルの間でRipley 測度を比較する：

Gibbs点過程  (2)

ハードコア点過程を推定する：

自動メソッドを使う：

相互作用点過程を推定する：

点過程を推定する：

オプション  (3)

PointProcessEstimator  (2)

クラスタ点過程を推定する：

"FindClusters"法を使って点過程モデルを推定する：

モーメント法を使う：

相互作用過程を推定する：

"MaximumPseudoLikelihood"法を使う：

"MaximumLikelihood"法を使う：

WorkingPrecision  (1)

クラスタ点過程を任意精度で推定する：

WorkingPrecisionを指定する：

EstimatedPointProcessは，デフォルトで，MachinePrecisionを使う：

Wolfram Research (2020), EstimatedPointProcess, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/EstimatedPointProcess.html.

テキスト

Wolfram Research (2020), EstimatedPointProcess, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/EstimatedPointProcess.html.

CMS

Wolfram Language. 2020. "EstimatedPointProcess." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/EstimatedPointProcess.html.

APA

Wolfram Language. (2020). EstimatedPointProcess. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/EstimatedPointProcess.html

BibTeX

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BibLaTeX

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