Regression model

רגרסיה גאוגרפית משתנה-רב-סקאלה (MGWR)

רגרסיה גאוגרפית משתנה-רב-סקאלה (Multiscale Geographically Weighted Regression), שהוצגה על ידי Fotheringham, Yang ו-Kang בשנת 2017, היא מודל רגרסיה מרחבי המאפשר לכל מקדם להשתנות במרחב בסקאלה המרחבית שלו. היא מרחיבה את הרגרסיה הגאוגרפית המשתנה (Geographically Weighted Regression) בכך שהיא מעניקה לכל משתנה מסביר רוחב פס משלו, כך שיחסים מסוימים יכולים לפעול באופן מקומי בעוד שאחרים פועלים כמעט באופן גלובלי.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. 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
  2. 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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). Multiscale Geographically Weighted Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateMGWR (Multiscale Geographically Weighted Regression). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/spatial-analysis/mgwr-model · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026