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Measuring Aggregation of Events about a Mass Using Spatial Point Pattern Methods

机译:使用空间点模式方法测量质量事件的聚集

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摘要

We present a methodology that detects event aggregation about a mass surface using 3-dimensional study regions with a point pattern and a mass present. The Aggregation about a Mass function determines aggregation, randomness, or repulsion of events with respect to the mass surface. Our method closely resembles Ripley’s K function but is modified to discern the pattern about the mass surface. We briefly state the definition and derivation of Ripley’s K function and explain how the Aggregation about a Mass function is different. We develop the novel function according to the definition: the Aggregation about a Mass function times the intensity is the expected number of events within a distance h of a mass. Special consideration of edge effects is taken in order to make the function invariant to the location of the mass within the study region. Significance of aggregation or repulsion is determined using simulation envelopes. A simulation study is performed to inform researchers how the Aggregation about a Mass function performs under different types of aggregation. Finally, we apply the Aggregation about a Mass function to neuroscience as a novel analysis tool by examining the spatial pattern of neurotransmitter release sites as events about a neuron.
机译:我们提出了一种方法,该方法使用带有点模式和质量的3维研究区域来检测质量表面附近的事件聚集。关于质量函数的聚集确定相对于质量表面的事件的聚集,随机性或排斥性。我们的方法非常类似于Ripley的K函数,但经过修改后可以识别质量表面周围的图案。我们简要陈述Ripley K函数的定义和推导,并解释有关Mass函数的集合有何不同。我们根据以下定义开发新的函数:质量函数乘以强度乘以强度是质量距离h内预期的事件数。为了使函数对于研究区域内的质量位置不变,要特别考虑边缘效应。使用模拟包络确定聚集或排斥的重要性。进行模拟研究以告知研究人员关于质量函数的聚合在不同类型的聚合下如何执行。最后,我们通过检查神经递质释放位点的空间模式(作为有关神经元的事件),将有关质量函数的聚合应用于神经科学,作为一种新颖的分析工具。

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