lgcp An R Package for Inference with Spatio-Temporal Log-Gaussian Cox Processes
lgcp An R Package for Inference with Spatio-Temporal Log-Gaussian Cox Processes
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lgcp 用于使用时空对数高斯 Cox 过程进行推理的 R 包
DOI：
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
P. Diggle
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Benjamin M. Taylor;Tilman M. Davies;B. Rowlingson;P. Diggle
本文介绍了一个用于时空预测和对数高斯 Cox 过程预测的 R 包。这些模型的主要计算工具是马尔可夫链蒙特卡罗，因此新包 lgcp 还提供了一套可扩展的函数，用于为此类过程实现 MCMC 算法。在通过演练数据分析介绍 lgcp 功能之前，首先介绍建模框架和推理过程的详细信息。涵盖的主题包括读入和转换数据、估计模型的关键组件和参数、指定输出和模拟量、蒙特卡罗期望的计算、数据集的后处理和模拟。
This paper introduces an R package for spatio-temporal prediction and forecasting for log-Gaussian Cox processes. The main computational tool for these models is Markov chain Monte Carlo and the new package, lgcp, therefore also provides an extensible suite of functions for implementing MCMC algorithms for processes of this type. The modelling framework and details of inferential procedures are rst presented before a tour of lgcp functionality is given via a walk-through data-analysis. Topics covered include reading in and converting data, estimation of the key components and parameters of the model, specifying output and simulation quantities, computation of Monte Carlo expectations, post-processing and simulation of data sets.