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这可能很简单，但我花了很多时间试图弄清楚没有任何运气，也许任何人都可以帮助我。

我通过 spatstat 中的 ppm() 函数拟合了点模式模型（下面的可重现代码），当我绘制残差时，它会自动在残差图像上绘制点，这使得很难看到任何东西。有谁知道如何避免它？

代码：

library(spatstat)
pattern <- rpoispp(300)
cov <- rnoise(rgen = rnorm, dimyx=32, mean=2, sd=1, w = pattern$window)
fit <- ppm(pattern ~ cov)
res <- residuals.ppm(fit, type = "raw")
plot(res, how = "imagecontour")
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数据点没有在残差之上“过度绘制”：残差测量包括每个数据点的质量“原子”以及平滑密度，因此绘图是正确的。

如果问题是因为代表原子的符号太大而看不到细节，那么您可以使用其中一个参数markscale或maxsize将传递给plot.ppp.

再说一次，如果有很多数据点，你可能会更好地平滑残差测量。如果res是您计算的残差度量，则尝试plot(Smooth(res)). 有关详细信息，请参阅帮助Smooth.msr。

如果您确实需要提取残差测量的平滑密度分量，您可以按照 Ege 的建议，或者使用with.msr. 例如

with(res, Smooth(qlocations %mark% density))

给出表示残差测量的连续分量的图像.

这些注释仅适用于所有原子质量相等的原始残差 1。对于其他类型的残差，原子具有不相等的质量，显示它们变得更加重要。

于 2016-04-14T01:26:17.150 回答
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那么点过程模型的残差实际上是一个有符号的度量，它既有离散部分（集中在观察位置），也有连续部分。如果你只绘制连续部分，你并没有真正绘制残差......

当然，您只想绘制连续部分是一个有效的点，而获得这一点的一种简单方法是将其传递type = "n"给将plot.msr其发送到plot.ppp. 但是，这仍然会在左侧为您提供一个奇怪的符号图。

或者，您可以使用将像素图像添加到残差对象的内部spatstat函数augment.msr，然后使用该图像进行绘图（请注意，不保证使用内部函数在未来版本中有效spatstat）：

library(spatstat)
pattern <- rpoispp(300)
cov <- rnoise(rgen = rnorm, dimyx=32, mean=2, sd=1, w = pattern$window)
fit <- ppm(pattern ~ cov)
res <- residuals.ppm(fit, type = "raw")
plot(res, how = "imagecontour")
res <- augment.msr(res)
den <- attr(res, "smoothdensity")
plot(den)
于 2016-04-12T20:06:24.057 回答