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Using Weight Functions in Spatial Point Pattern Analysis with Application to Plant Ecology Data

机译:在空间点格局分析中使用权重函数及其在植物生态数据中的应用

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摘要

A very common way of analyzing different and complicated plant behaviors is to use spatial point pattern analysis, which allows us to assess whether there is any structure present. To test the complete spatial randomness hypothesis, Diggle (197910. Diggle , P. J. ( 1979 ). On parameter estimation and goodness-of-fit testing for spatial point patterns . Biometrics 35 : 87 - 101 . [CrossRef], [Web of Science ®]View all references) proposed a Monte Carlo test whose test statistic is the discrepancy between the estimated and the theoretical form of some summary function, such as the Ripley K-function. In this article, we improve this test by adding various weight functions and get more powerful tests if decreasing and increasing weight functions are used for processes with short and long, respectively, range of interaction.
机译:分析不同和复杂植物行为的一种非常常见的方法是使用空间点模式分析,这使我们能够评估是否存在任何结构。为了测试完整的空间随机性假设,Diggle(197910. Diggle,PJ(1979)。关于空间点模式的参数估计和拟合优度测试。生物统计学35:87-101。[CrossRef],[Web of Science® [查看所有参考资料]提出了一种蒙特卡洛检验,其检验统计量是某些汇总函数(例如Ripley K函数)的估计形式与理论形式之间的差异。在本文中,我们通过添加各种权重函数来改进此测试,并且如果在交互范围短和长的过程中分别使用减少和增加权重函数,则将获得更强大的测试。

著录项

  • 来源
  • 作者

  • 作者单位

    Department of Mathematics, Hong Kong Baptist University, Kowloon Tong, Hong Kong;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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