Lokale Geographisch Gewichtete Regression (GWR)
Die Lokale Geographisch Gewichtete Regression (GWR) schätzt für jeden Ort im Untersuchungsgebiet ein separates Regressionsmodell, wodurch jeder Koeffizient räumlich variieren kann. Indem nahegelegene Beobachtungen stärker gewichtet werden als entfernte, deckt GWR auf, wie sich Prädiktor-Ergebnis-Beziehungen über den geografischen Raum verschieben, anstatt eine einzige globale Schätzung auf heterogene Daten zu erzwingen.
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Quellen
- Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. (2002). Geographically Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships. Wiley. ISBN: 978-0471496168
- Brunsdon, C., Fotheringham, A. S., & Charlton, M. E. (1996). Geographically weighted regression: a method for exploring spatial nonstationarity. Geographical Analysis, 28(4), 281-298. DOI: 10.1111/j.1538-4632.1996.tb00936.x ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Local Geographically Weighted Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/de/spatial-analysis/local-geographically-weighted-regression
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- Geographisch gewichtete Regression (GWR)Räumliche Analyse↔ compare
- Lokale räumliche AutokorrelationRäumliche Analyse↔ compare
- Multiskalige Geographisch Gewichtete Regression (MGWR)Räumliche Analyse↔ compare
- Räumliches Fehlermodell (SEM)Räumliche Analyse↔ compare
- Spatial-Lag-Modell (SAR / Spatial Autoregressive)Räumliche Analyse↔ compare
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