Regression modelGIS / spatial

बेयसियन मल्टीस्केल ज्योग्राफिकली वेटेड रिग्रेशन

बेयसियन मल्टीस्केल ज्योग्राफिकली वेटेड रिग्रेशन (बेयसियन MGWR) प्रत्येक स्थानिक रूप से भिन्न गुणांक पर बेयसियन प्रायर (priors) लगाकर MGWR फ्रेमवर्क का विस्तार करता है। प्रत्येक प्रेडिक्टर को अपने स्वयं के बैंडविड्थ — प्रभाव के अपने भौगोलिक पैमाने — की अनुमति है, जबकि बेयसियन अनुमान शास्त्रीय बैक-फिटिंग को पश्च नमूनाकरण (posterior sampling) से बदल देता है, जिससे प्रत्येक स्थानीय गुणांक सतह के लिए पूर्ण अनिश्चितता परिमाणीकरण प्राप्त होता है।

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स्रोत

  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. 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

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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Multiscale Geographically Weighted Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/spatial-analysis/bayesian-multiscale-geographically-weighted-regression

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ScholarGateBayesian Multiscale Geographically Weighted Regression (Bayesian Multiscale Geographically Weighted Regression). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/spatial-analysis/bayesian-multiscale-geographically-weighted-regression · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026