我已经下载和安装了'spatstat‘软件包多次,包括通过下载文件。但是每次我试图运行它时,我都会得到这个错误。
Failed with error: ‘package ‘spatstat.data’ required by ‘spatstat’ could not be found’`
我分别安装了spatstat.data并更新为R4.2.1,但这没有帮助,现在我的想法已经用完了
我正在尝试更新一些R包,因为RStudio显示它们可以更新。更新后,只需删除两个包。(rgdal和spatstat)。最近,同样的事情已经发生了好几次。这是怎么回事?
> install.packages(c("data.table", "rgdal", "spatstat"))
Installing packages into ‘C:/Users/Patrick/Documents/R/win-library/3.4’
(as ‘lib’ is unspecified)
also installing the dependency ‘sp
My object model是一个mppm对象,通过使用R包spatstat中的mppm函数将模型拟合到几个独立的数据集上而获得。 因为envelope函数不接受mppm类型的输入,所以我使用了以下代码(参见问题Plot an envelope for an mppm object in spatstat)来研究它的信封: gamma= 1 - 0.95^(1/3)
nsims=round(1/gamma-1)
sims <- simulate(model, nsim=2*nsims)
SIMS <- list()
for(i in 1:nrow(sims)) SIMS[[i]
我在执行代码时出现了以下错误。
Code:install.packages("ithir",repos=“”)
错误:
WARNING: Rtools is required to build R packages but is not currently installed. Please download and install the appropriate version of Rtools before proceeding:
https://cran.rstudio.com/bin/windows/Rtools/
Installing package into ‘
我试图遵循教程,其中一个形状作为SpatialPolygonsDataFrame被转换成一个自己的集合。
下面总结了形状的关键属性,我的目标是测试点集合是否在多边形集合中。
摘要(形状)
Object of class SpatialPolygonsDataFrame
Coordinates:
min max
x -43.13679 -42.95351
y -22.98961 -22.85380
Is projected: FALSE
proj4string : [+proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs]
它有907个多边形
我的问题是:我如何能够掩蔽或裁剪结果,使用R,IDW插值的结果,只包含原始的一组数据点?
在下面的示例中,使用20个随机点在gstat中使用IDW函数插值曲面。从点集得到凸包,并在插值映射上绘制。但是,我想要裁剪地图,所以只有点云内的区域显示插值结果。
谢谢你的建议!
###
# IDW in R
#
library(gstat)
#
set.seed(1234)
x <- rnorm(20)+10
y <- rnorm(20)+10
z <- rnorm(20)+10
#
xyz <-
我无法让spatstat在R中正确安装。
我已经将R更新为最新版本(4.1.2),并按照这些说明()安装了。
我已经多次重新启动R并尝试安装spatstat和spatstat数据,但是每当我尝试调用库时,我都会得到以下错误
library(spatstat)
Loading required package: spatstat.data
Error: package or namespace load failed for ‘spatstat.data’ in inDL(x, as.logical(local), as.logical(now), ...):
unable to load s
我有一个多边形的shapefile和另一个分布在多边形上的点。我想为每个多边形创建一个基于它包含的点的核密度估计。不幸的是,我只能用MASS包中的kde2d函数创建平方的KDE。我想要的KDEs是形状为多边形。有什么建议吗? kde1 <- kde2d(poly$X, poly$Y, n=100,) enter image description here
我试图用ppm()在spatstat版本1.60-1中拟合一个点模式,使用一阶协变量(作为im对象)和一个二阶交互项的组合,在本例中是一个区域交互作用模型。
对于我的数据,包括:~300个点,3个协变量im.objects,每个~110 MB,和面积相互作用项在im.objects地图单位(米),处理时间被证明是令人望而却步的-超过72小时在这一点。
使用spatstat本身包含的一些数据:
require(spatstat)
res <- vector()
for (i in seq(1, 9, 0.5)) {
start.time <- Sys.time()
from itertools import pairwise
l_h = []
l_r = []
for index, elem in enumerate("THISISTHEARHGRAYR"):
if elem == "R":
l_r.append(index)
if elem == "H":
l_h.append(index)
H = [b - a for a, b in pairwise(l_h)]
R = [b - a for a, b in pairwise(l_r)]
print
我想检验岛屿面积和土地利用的影响,以及岛屿面积和土地利用对物种丰富度的影响。关于土地利用,我有三组,即森林、农田和混合。数据基于不同岛屿上的横截面,因此将岛ID设为随机效应。
我的模型看起来是这样的:
#model = glmer(SR ~ Area + land_use + Area:land_use + (1|islandID))
#summary(model)
Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method ['lmerModLmerTest']
Formula: SR ~