几个月前，我刚开始使用 spatstat。我正在尝试检测 4 个林地 (250mx250m) 上 15 个物种的直径在 2cm 和 4cm 之间的树苗的聚类（和聚类大小）。
我有 3 个协变量（地形、高度和树冠的开口）显示对密度（或强度）的影响。然而，使用聚类模型很可能是不可能的，因为弱聚类会根据方法给出非常不同的聚类大小（这可能与点数无关，因为对于超过 400 个点的物种，我获得了相同的结果）。
因此，我使用具有 3 个协变量（上述）的非齐次泊松模型来解释点的密度/强度（定量变量的对数二次关系和协变量之间的相互作用）。
然后我尝试使用基于汇总函数（配对相关函数）的蒙特卡罗检验来检测聚类并推断聚类大小。簇大小将是在观察点上计算的对相关性高于模拟的最大距离。但我想知道是否应该使用非齐次或齐次对相关函数来检测聚类并推断聚类大小，因为在 Baddeley 等人的书中。2015 年，他们在数据页 398-399 上使用了具有非齐次泊松模型的齐次 L 汇总函数。我认为如果点过程不是齐次的（就是这种情况），我应该使用非齐次函数作为汇总函数。此外，根据集群大小不同的模拟，我得到的结果也大不相同。是因为模型拟合不佳还是仅仅因为方法本身？有没有更好的方法来测量集群的大小？
如果有人可以帮助我，我将不胜感激！
问候，