如何解读spatstat软件中kppm建模的输出结果

以下为kppm()函数拟合对数高斯Cox过程（LGCP）时返回的核心参数定义：

• trend：模型的一阶趋势项，即点过程强度函数的确定性成分。无协变量拟合时，trend为全局平均强度值；引入空间协变量时，trend返回各协变量对应的回归系数，代表协变量每变动1单位时，点强度对数的变化幅度。
• mu：对数高斯随机场的全局均值参数，与trend直接关联：无协变量时满足mu = log(trend)；有协变量时，mu为所有协变量取均值时对应的对数强度期望值。
• sigma2：对数高斯随机场的方差，表征随机强度场的空间变异程度，数值越大，点分布的聚集性波动越强。
• alpha：对数高斯随机场的空间相关尺度参数，对应协方差函数的范围参数。直观来说，距离小于alpha的两个位置的随机强度存在较强相关性，距离超过alpha后相关性快速衰减，可近似理解为点聚集斑块的平均半径尺度。
• theta：自定义协方差结构的额外参数，仅当拟合时指定了非默认协方差模型时返回，一般对应协方差函数的形状参数（如Matern协方差的平滑度参数nu、幂指数协方差的幂次参数等），具体含义与调用kppm()时设置的covmodel参数直接对应。

如需核对参数对应关系，可直接对拟合得到的kppm对象调用summary()函数，输出结果中会附带各参数的场景化说明。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者L2m