R 为什么施特劳斯硬核模型的伽玛值会大于1？

spatstat手册明确指出，伽马大于1的施特劳斯模型无效，这是事实：

multiple.Strauss<-ppm(P1a4.multiple~1, Strauss(r=51),method='ho')    
#Warning message:
#Fitted model is invalid - cannot be simulated

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multiple.Strauss是的，解释类似，表明存在某种聚集行为。gamma>1的模型可能不那么直观：假设核心距离为r=12，施特劳斯相互作用距离为r=50。然后你会说，距离12以内的成对点会受到严重惩罚（根本不允许），而距离12到50之间的成对点则会受到鼓励（发生概率高于随机发生的概率）。超过50个的点对不会改变基线概率（完全随机性）

StraussHardcore模型的模拟通常显示奇怪的聚合行为，但它可能适合您的数据。
谢谢。StraussHard的帮助文件确认了您的解释。如果StraussHard的gamma大于1，同时Hybrid（Hardcore（），Geyer（））的gamma也大于1，那么它们之间的区别是什么？当然，值不同。施特劳斯和盖尔之间的区别在于盖尔有一个饱和参数
s
（正整数），表示对于给定点，概率密度仅受第一个
s
邻域的影响——任何其他邻域都不会改变概率密度。此技术解决方案意味着，对于Geyer模型，gamma可以高于或低于1。您能否模拟Strauss模型，以找到随机和规则空间点模式的gamma阈值？看起来是0.5还是更低？因为一些空间聚集指数可能有这样的阈值，比如：大于1表示聚集，介于0和1之间表示随机，小于0表示规则。
Mo.hybrid<-Hybrid(H=Hardcore(),S=Strauss(51))
multiple.hybrid<-ppm(P1a4.multiple~1,Mo.hybrid,method='ho')
#Hard core distance:    12.65963
#Fitted S interaction parameter gamma:   2.7466492