我最近开始使用由医疗急救服务提供的庞大数据集。我有大约 25.000 个空间点的事件。
我在书籍和互联网上搜索了相当长的一段时间，并且越来越不知道该做什么以及如何去做。
当然，这些点非常聚集。我为它计算了 K、L 和 G 函数，它们证实了严重的聚类。
我还有人口点数据集——每个公民一个点，它与事件数据集类似地聚集在一起（事件发生在人身上，因此这两个数据集之间有很强的联系）。
我想比较这两个数据集以确定它们是否分布相似。我想知道，与人口相比，是否有地方发生了更多的事件。换句话说，我想使用人口数据集来解释强度，然后确定事件数据集是否对应于该强度。假设是，关于人口，事件应该随机出现。
如果事件是随机发生在人们身上，我想获得该区域的信息，其中的事件比预期的多或少。
你会如何用 R 来做呢？
我应该使用 Kest 还是 Kinhom 来计算 K 函数？我阅读了描述，但仍然不明白它们之间的基本区别是什么。
我尝试使用 Kcross，但我发现，使用的两个数据集之一应该是 CSR - 完全空间随机。我还找到了 Kcross.inhom，我应该将那个用于我的数据吗？
如何获得关于人口的事件偏差图（图像）？
我希望我问清楚了。
感谢您花时间阅读我的问题，如果您能回答我的任何问题，则更加感谢。
此致！
耶内伊