问题描述
我正在使用 spatstat 来运行一些 mppm 模型，并且希望能够像 predict.ppm 一样计算预测的标准误差。我当然可以在每个点过程中单独使用 predict.ppm，但我想知道这是否出于任何原因无效，或者是否有更好的方法？
解决方法
这尚未作为 predict.mppm 中的选项实现。 （它在我们要做的一长串事情上。我会将它移到更靠近列表顶部的位置。）
但是，它可以通过将 predict.ppm 应用于 subfits(model) 的每个元素来获得，其中 model 是类 mppm 的原始拟合模型。类似的东西：
m <- mppm(......)
fits <- subfits(m)
Y <- lapply(fits,predict,se=TRUE)
只是为了澄清，fits[[i]] 是类 ppm 的点过程模型，用于数据超帧第 i 行中的数据，暗示大模型m。 fits[[i]] 中的参数估计和方差估计基于来自整个超帧的信息。这与将 ppm 类的单独模型拟合到超帧每一行中的数据并计算这些拟合的预测和标准误差不同。