Régression Géographiquement Pondérée Bayésienne Multi-Échelle
La Régression Géographiquement Pondérée Bayésienne Multi-Échelle (Bayesian MGWR) étend le cadre MGWR en plaçant des a priori bayésiens sur chaque coefficient variant spatialement. Chaque prédicteur est autorisé à avoir sa propre bande passante — sa propre échelle géographique d'influence — tandis que l'inférence bayésienne remplace le rétro-ajustement classique par un échantillonnage a posteriori, produisant une quantification complète de l'incertitude pour chaque surface de coefficient locale.
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Sources
- 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 ↗
- Li, Z., Fotheringham, A. S., Li, W., & Oshan, T. (2020). Fast Geographically Weighted Regression (FastGWR): a scalable algorithm to investigate spatial process heterogeneity in millions of observations. International Journal of Geographical Information Science, 33(1), 155-175. DOI: 10.1080/13658816.2018.1521523 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Multiscale Geographically Weighted Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/spatial-analysis/bayesian-multiscale-geographically-weighted-regression
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