Panel Multiscale Geographically Weighted Regression (Panel MGWR)
Panel MGWR udvider Multiscale Geographically Weighted Regression til data med gentagne observationer (paneldata), hvilket tillader hver prediktor at operere med sin egen rumlige båndbredde, samtidig med at der kontrolleres for enhedsspecifikke eller tidsspecifikke faste effekter. Den anvendes, når både rumlig heterogenitet og tidsmæssig struktur er relevante samtidigt.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
- Yu, H., Fotheringham, A. S., Li, Z., Oshan, T., Kang, W., & Wolf, L. J. (2020). Inference in Multiscale Geographically Weighted Regression. Geographical Analysis, 52(1), 87-106. DOI: 10.1111/gean.12189 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Multiscale Geographically Weighted Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/da/spatial-analysis/panel-multiscale-geographically-weighted-regression
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.
- Geografisk vægtede regression (GWR)Rumlig analyse↔ compare
- Lokal geografisk vægtet regression (GWR)Rumlig analyse↔ compare
- Multiskal Geografisk Vægtet Regression (MGWR)Rumlig analyse↔ compare
- Panel Spatial Durbin ModelRumlig analyse↔ compare
- Panel Spatial Error ModelRumlig analyse↔ compare
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →