R 패키지 "spatstat": use.gam = TRUE 일 때 포아송 프로세스 모델 (함수 : ppm)에서 비 매끄러운 용어에 대한 표준 오류를 어떻게 얻습니까?

Question

R 패키지 spatstat (현재 버전 1.31-0)을 사용하는 경우 use.gam 옵션이 있습니다. 이것을 true로 설정하면 R 패키지 mgcv과 같은 방식으로 선형 예측기에 부드러운 용어를 포함 할 수 있습니다. 내가 절편에 대한 신뢰 구간을 원하는 경우 예를 들어, 지금

g <- ppm(nztrees, ~1+s(x,y), use.gam=TRUE) 

는, 당신은 일반적으로 당신이 gam를 사용하지 않을 때 작동하지만 실패하는 summary 또는 vcov을 사용할 수 있습니다 당신은 할머니

vcov(g) 

을 사용 할 때

Error in model.frame.default(formula = fmla, data = 
    list(.mpl.W = c(7.09716796875, :invalid type (list) for variable 's(x, y)' 

내가 알고 오류 메시지를 제공

여기에이 표준 오류 근사 정당화 어 아니라고 당신이 gam를 사용하지만이이 경고 메시지에 포착되는 도중 : - 나는 내가 그들을 사용하고 목적으로이 표준 오차의 사용을 정당화 할 준비가 오전

In addition: Warning message: model was fitted by gam(); 
      asymptotic variance calculation ignores this 

나는 이것에 대해 걱정하지 않아요 - 나는 그 숫자를 원하고 그렇게하기 위해 "writing-my-own"을 피하고 싶습니다.

위의 오류 메시지가 내가 사용하는 데이터 세트에 의존하지 않는 것 같습니다. spatstat이 사전로드되어 있으므로 여기에 nztrees 예제를 사용했습니다. 변수 자체에 대해 불평하는 것 같지만 모델은 모델에 적합하므로 구문을 분명히 이해합니다 (그리고 예측 된 값은 내 데이터 집합에 대해 상당히 잘 보이므로 가비지를 펌핑하는 것이 아닙니다).

아무도 이것에 대한 조언이나 통찰력을 갖고 있지 않습니까? 이거 버그 야? 놀랍게도, 나는이 온라인 토론을 찾을 수 없었습니다. 도움이나 힌트를 주시면 감사하겠습니다.

편집 : 나는 확실히 여기에 내 자신의 질문에 대답 한 있지만, 나는 당분간 내 대답을 수락하지 않습니다. 그렇게하면 누군가 다음 버전 인 spatstat을 기다리지 않고 "해결 방법"을 찾는데 관심을 갖고 기꺼이 참여할 수 있다면 그 사람에게 현상금을 수여 할 수 있습니다. 그렇지 않으면 현상금 기한이 끝나고 나만의 대답을 받아 들일 것입니다.

Answer 1

패키지 저자 인 Adrian Baddeley에게 연락했습니다.그는 신속히 대응하여 이것이 실제로 소프트웨어의 버그라는 것을 알려주고, 분명히 나는 ​​그것을 처음 만나는 사람입니다. 다행히도 문제를 추적하여 해결하는 데는 시간이 걸렸습니다. 이 수정본은 spatstat의 다음 릴리스 (1.31-1)에 포함될 예정입니다.

편집 :spatstat의 업데이트 된 버전이 출시되어 더 이상이 버그를 가지고 있지 않습니다

g <- ppm(nztrees, ~1+s(x,y), use.gam=TRUE) 
sqrt(vcov(g)[1,1]) 
[1] 0.1150982 
Warning message: 
model was fitted by gam(); asymptotic variance calculation ignores this 

다른 릴리스 노트에 대한 the spatstat website를 참조하십시오. 이 스레드를 읽고 참여한 모든 사람들에게 감사드립니다!

Answer 2

트렌드를 어떻게 지정할 수 있는지 확신 할 수 없습니다. 그 원인은 아마도 오류의 원인 일 수 있습니다. 확인하지 않는 것 의미 according to the documentation :

The default formula, ~1, indicates the model is stationary and no trend is to be fitted.

하지만 그 대신 당신이 그렇게 같은 모델을 지정할 수 있습니다

g <- ppm(nztrees, ~x+y, use.gam=TRUE) 
#Then to extract the coefficientss: 
>coef(g) 
(Intercept)    x    y 
-5.0346019490 0.0013582470 -0.0006416421 
#And calculate their se: 
vc <- vcov(g) 
se <- sqrt(diag(vc)) 
> se 
(Intercept)   x   y 
0.264854030 0.002244702 0.003609366 

합니까이 메이크업 감각/예상 된 결과를? 패키지 작성자가 과거에 나를 도와 주었기 때문에 메일을 보냈을 때 r-sig-geo 메일 링리스트에서 매우 적극적임을 알고 있습니다. 해당 메일 링리스트에 질문을 올리려는 경우도 있지만 여기에 질문을 참조하십시오.