我想报告我在spatstat中拟合的非均匀Thomas点过程模型的聚类参数（kappa，sigma）的标准误差。Yue和Loh（2015）报道了通过参数引导来实现这一点。我对这个概念或将其应用于点流程模型没有太多经验。我该怎么做？
我的第一个猜测是多次模拟我的kppm，并用相同的协变量重新拟合得到的模拟点。然后，根据每个后续拟合的聚类参数计算标准误差。这是正确的吗？如果是，在这种情况下，有多少模拟可以接受？提前感谢您的指点！
基本上，您自己的描述是完全正确的。
我的第一个猜测是多次模拟我的kppm，然后重新拟合从而得到具有相同协变量的模拟点。然后，计算每个后续聚类参数的标准误差适合的
剩下的唯一问题是要做多少模拟。基本上答案是："有多少时间就做多少！"。人们做1000次模拟是很常见的，那么你为什么不从那里开始呢？