Multiskalige Geographisch Gewichtete Regression (MGWR)
Multiskalige Geographisch Gewichtete Regression (MGWR) ist ein lokales räumliches Regressionsframework, das die Einschränkung einer einzelnen Bandbreite der Standard-GWR lockert, indem es jedem Prädiktor erlaubt, auf seiner eigenen räumlichen Skala zu operieren. Jede Koeffizientoberfläche wird mit ihrer eigenen Bandbreite kalibriert, was dem Modell ermöglicht, langsam räumlich variierende Treiber von scharf variierenden Treibern zu unterscheiden.
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Quellen
- 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 for investigating process spatial heterogeneity and scale. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(6), 269. DOI: 10.3390/ijgi8060269 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multiscale Geographically Weighted Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/de/spatial-analysis/multiscale-geographically-weighted-regression
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- Geographisch gewichtete Regression (GWR)Räumliche Analyse↔ compare
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- Räumliches Durbin-Modell (SDM)Räumliche Analyse↔ compare
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