EstimatedPointProcess

EstimatedPointProcess[pdata,pproc]

根据点数据 pdata 估计参数化点过程 pproc.

EstimatedPointProcess[pdata,pproc,{{p,p0},{q,q0},…}]

从起始值 p0、q0、… 开始估计参数 p、q、….

更多信息和选项

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (1)

估计 PoissonPointProcess 的参数：

将估计所得过程的最近邻函数与原始数据进行比较：

范围  (3)

聚类点过程  (1)

模拟 Matern 点过程的点布局：

用 "FindClusters"方法估计点过程模型：

比较原来的过程和估计所得模型的 Ripley 测度：

Gibbs 点过程  (2)

估计硬核点过程：

使用自动方法：

估计交互点过程：

估计点过程：

选项  (3)

PointProcessEstimator  (2)

估计聚类点过程：

用 "FindClusters" 方法估计点过程模型：

使用矩估计 (method of moments)：

估计交互过程：

使用 "MaximumPseudoLikelihood" 方法：

使用 "MaximumLikelihood" 方法

WorkingPrecision  (1)

以任意精度估计聚类点过程：

指定 WorkingPrecision：

默认情况下，EstimatedPointProcess 使用 MachinePrecision：

Wolfram Research (2020)，EstimatedPointProcess，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/EstimatedPointProcess.html.

文本

Wolfram Research (2020)，EstimatedPointProcess，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/EstimatedPointProcess.html.

CMS

Wolfram 语言. 2020. "EstimatedPointProcess." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/EstimatedPointProcess.html.

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Wolfram 语言. (2020). EstimatedPointProcess. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/EstimatedPointProcess.html 年

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