AI 中文总结
该研究针对非齐次成对交互Gibbs点过程模型，提出基于基函数展开的分层贝叶斯框架与完全空间随机性检验程序，并通过水黾、森林火灾两个真实基准数据验证了方法有效性。
AI 中文摘要
我们提出了一种用于非齐次成对交互Gibbs点过程模型的分层贝叶斯框架，其中全局与局部效应函数通过基函数展开建模。我们进一步提出一种检验程序以评估完全空间随机性，所提方法通过涉及水黾和森林火灾的两个真实基准数据示例得到验证。
英文摘要
We present a hierarchical Bayesian framework for non-homogeneous pairwise interaction Gibbs point process models, where the global and local effect functions are modeled via basis function expansions. We further propose a testing procedure in order to assess complete spatial randomness. The proposed methodology is exemplified through two real benchmark data examples involving water striders and forest fires.
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