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Regression modelGIS / spatial

स्थानीय भौगोलिक भारित प्रतिगमन (GWR)

स्थानीय भौगोलिक भारित प्रतिगमन (GWR) अध्ययन क्षेत्र में प्रत्येक स्थान पर एक अलग प्रतिगमन मॉडल का अनुमान लगाता है, जिससे प्रत्येक गुणांक को स्थानिक रूप से भिन्न होने की अनुमति मिलती है। दूरस्थ अवलोकनों की तुलना में निकटवर्ती अवलोकनों को अधिक भार देकर, GWR बताता है कि भविष्यवक्ता-परिणाम संबंध भौगोलिक स्थान में कैसे बदलते हैं, बजाय इसके कि विषम डेटा पर एक एकल वैश्विक अनुमान थोपा जाए।

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स्रोत

  1. Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. (2002). Geographically Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships. Wiley. ISBN: 978-0471496168
  2. 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/hi/spatial-analysis/local-geographically-weighted-regression

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