মাল্টিস্কেল জিওগ্রাফিক্যালি ওয়েটেড রিগ্রেশন (MGWR)
ফদারিংহাম, ইয়াং এবং কাং ২০১৭ সালে প্রবর্তিত মাল্টিস্কেল জিওগ্রাফিক্যালি ওয়েটেড রিগ্রেশন (MGWR) হলো একটি স্থানিক রিগ্রেশন মডেল যা প্রতিটি সহগের স্থানিক স্কেল অনুযায়ী ভিন্ন ভিন্ন হতে দেয়। এটি জিওগ্রাফিক্যালি ওয়েটেড রিগ্রেশনকে সাধারণীকরণ করে, যেখানে প্রতিটি ভবিষ্যদ্বক্তার নিজস্ব ব্যান্ডউইথ থাকে, ফলে কিছু সম্পর্ক স্থানীয়ভাবে কাজ করতে পারে আবার অন্যগুলো প্রায় বিশ্বব্যাপী কাজ করতে পারে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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 ↗
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Multiscale Geographically Weighted Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- ভূগোলিকভাবে ভারযুক্ত রিগ্রেশন (GWR)স্থানিক বিশ্লেষণ↔ compare
- গেটিস-অর্ড Gi* হট স্পট বিশ্লেষণস্থানিক বিশ্লেষণ↔ compare
- সাধারণ ন্যূনতম বর্গক্ষেত্র (OLS) রিগ্রেশনঅর্থমিতি↔ compare
- স্পেশাল এরর মডেল (SEM)স্থানিক বিশ্লেষণ↔ compare
- Spatial Lag Model (SAR / Spatial Autoregressive)স্থানিক বিশ্লেষণ↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →