ScholarGate
Асистент
Regression model

Многомащабна географски претеглена регресия (MGWR)

Многомащабната географски претеглена регресия (Multiscale Geographically Weighted Regression, MGWR), въведена от Fotheringham, Yang и Kang през 2017 г., е пространствен регресионен модел, който позволява на всеки коефициент да варира в пространството по своя собствена пространствена скала. Тя обобщава географски претеглената регресия (Geographically Weighted Regression, GWR), като дава на всеки предиктор собствена широчина на лентата (bandwidth), така че някои зависимости могат да действат локално, докато други действат почти глобално.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Fotheringham, A. S., Yang, W. & Kang, W. (2017). Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR). Annals of the American Association of Geographers, 107(6), 1247–1265. DOI: 10.1080/24694452.2017.1352480
  2. Oshan, T. M., Li, Z., Kang, W., Wolf, L. J. & Fotheringham, A. S. (2019). mgwr: A Python Implementation of Multiscale Geographically Weighted Regression. Journal of Open Source Software, 4(42), 1670. link

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 1). Multiscale Geographically Weighted Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/spatial-analysis/mgwr-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateMGWR (Multiscale Geographically Weighted Regression). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/spatial-analysis/mgwr-model · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026