বিভাজনে রিপলির কে ফাংশন কীভাবে বাস্তবায়ন করবেন?

Question

সংযুক্ত চিত্রটি লাল পাইনযুক্ত একটি বনের ফাঁক দেখায় যা বৃত্ত হিসাবে উপস্থাপিত হয় এবং সাদা পাইন ক্রস হিসাবে উপস্থাপিত হয়। দুটি প্রজাতির পাইন গাছের মধ্যে (যেমন তারা একই অঞ্চলে বেড়ে উঠছে কি না) ইতিবাচক বা নেতিবাচক সম্পর্ক আছে কিনা তা নির্ধারণে আমি আগ্রহী। আমি আর স্প্যাটস্যাট প্যাকেজে কেক্রস এবং ক্লমটি সম্পর্কে সচেতন। তবে, যেহেতু বিশ্লেষণ করার মতো আমার 50 টি শূন্যস্থান রয়েছে এবং আরথার চেয়ে পাইথনে প্রোগ্রামিংয়ের সাথে আমি বেশি পরিচিত, তাই আমি আরকিজিআইএস এবং পাইথন ব্যবহার করে পুনরাবৃত্তি পদ্ধতির সন্ধান করতে চাই। আমি আর সমাধানের জন্যও উন্মুক্ত।

আমি কীভাবে বাইভারিয়েট রিপলির কে ফাংশন বাস্তবায়ন করতে পারি?

Comments

আপনার দ্বিতীয় তদন্তের জন্য, আপনি এই উত্তরটি থেকে কিছুটা অনুপ্রেরণা জাগাতে পারেন । পাইথনগুলিতে লেবেলগুলি বদলানো সহজ হওয়া উচিত। পাইথনের স্থানিক পরিসংখ্যানগুলির জন্য আপনি পাইসএল-এর দিকে নজর দিতে পারেন ।

— ম্যানিজি

Answer 1

ইএসআরআই ডকুমেন্টেশনের পিছনের কোণগুলিতে অনেক অনুসন্ধান করার পরে, আমি এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছি যে আরকিপি / আর্কজিআইএসে বাইভারিয়েট রিপলির কে ফাংশন পরিচালনা করার কোনও যুক্তিসঙ্গত উপায় নেই। তবে আমি আর ব্যবহার করে একটি সমাধান পেয়েছি:

# Calculates an estimate of the cross-type L-function for a multitype point pattern.
library(maptools)
library(spatstat)
library(sp)

# Subset certain areas within a points shapefile.  In this case, features are grouped by gap number
gap = 1

# Read the shapefile
sdata = readShapePoints("C:/temp/GapPoints.shp")  #Read the shapefile
data = sdata[sdata$SITE_ID == gap,]  # segregate only those points in the given cluster

# Get the convex hull of the study area measurements
gapdata = readShapePoints("C:/temp/GapAreaPoints_merged.shp")  #Read the shapefile that is used to estimate the study area boundary
data2 = gapdata[gapdata$FinalGap == gap,]  # segregate only those points in the given cluster
whole = coordinates(data2) # get just the coords, excluding other data
win = convexhull.xy(whole) # Convex hull is used to get the study area boundary
plot(win)

# Converting to PPP
points = coordinates(data) # get just the coords, excluding other data
ppp = as.ppp(points, win) # Convert the points into the spatstat format
ppp = setmarks(ppp, data$SPECIES) # Set the marks to species type YB or EH
summary(ppp) # General info about the created ppp object
plot(ppp) # Visually check the points and bounding area

# Plot the cross type L function
# Note that the red and green lines show the effects of different edge corrections
plot(Lcross(ppp,"EH","YB"))

# Use the Lcross function to test the spatial relationship between YB and EH
L <- envelope(ppp, Lcross, nsim = 999, i = "EH", j = "YB")
plot(L)

Comments

এছাড়াও অবগতির জন্য spatstat গ্রন্থাগার bivariate মধ্যে Ripley এর কে একটি বাস্তবায়ন এটা পয়েন্ট উত্তল জাহাজের কাঠাম মাধ্যমে অধ্যয়ন এলাকায় সংজ্ঞায়িত করতে, দেখুন অনুপযুক্ত হয়ে গেছে ripras কাজ ও সাহিত্যের উদাহৃত।

— অ্যান্ডি ডব্লু

মনে রাখবেন যে আপনি শূন্যের কাছাকাছি নাল প্রত্যাশা মানক করছেন এবং এভাবে বেসাগ-এল পরিসংখ্যানটি অর্জন করছেন।

— জেফ্রি ইভান্স 18

Answer 2

আর্কিটুলবক্সে স্থানিক পরিসংখ্যান - বিশ্লেষণ প্যাটার্নস টুলসেটের অধীনে মাল্টি-ডিস্টেন্স স্পেসিয়াল ক্লাস্টার অ্যানালাইসিস (রিপলিস কে ফাংশন) নামে একটি অন্তর্নির্মিত স্ক্রিপ্ট সরঞ্জাম রয়েছে। আপনি যদি তার বৈশিষ্ট্যগুলিতে যান এবং উত্স ট্যাবে ব্যবহৃত স্ক্রিপ্টটি সনাক্ত করেন তবে আপনি সরঞ্জামটির উত্স কোডটি পড়তে পারেন।

Comments

আর্কে কে বিভাজনিত ফাংশন হিসাবে কীভাবে চালানো যায় সে সম্পর্কে কোনও ধারণা, যদি সম্ভব হয়?

— হারুন

আমি নিশ্চিত যে এটি সম্ভব, আমি কীভাবে এটি করব তা আপনাকে বলতে পারিনি। আপনি কি অন্তর্নির্মিত সরঞ্জামটির উত্স কোডটি দেখেছেন কী কী পরিবর্তনগুলি করা দরকার তা দেখার জন্য?

— blah238

উত্স কোডটি বেশ তীব্র দেখাচ্ছে। আমি আর সমাধানগুলি অন্বেষণ করতে পছন্দ করেছি।

— হারুন

আমি আর্কজিআইএস পাইথন কোডটি সংশোধন করার চেষ্টা করা সত্যিই বিরক্ত করব না। এটি সর্বোপরি স্প্যাগেটি কোড এবং সঠিক তাত্পর্য পরীক্ষা করে না। দ্বিখণ্ডিত বিন্দু প্রক্রিয়া সমস্যার জন্য, মন্টি কার্লো তাত্পর্য পরীক্ষা করা বিশেষত গুরুত্বপূর্ণ, যা "এনভেলাপ" ফাংশন সহ আর-তে উপলব্ধ।

— জেফ্রি ইভান্স

ধন্যবাদ জেফরি, আমি জানি না যে কাউকে ইএসআরআই উত্স কোডটি দেখার পরামর্শ দেওয়ার জন্য আমি কী ভাবছিলাম :)

— বেলা 238