मल्टीस्केल ज्योग्राफिकली वेटेड रिग्रेशन (MGWR)
मल्टीस्केल ज्योग्राफिकली वेटेड रिग्रेशन (MGWR) एक स्थानीय स्थानिक रिग्रेशन ढाँचा है जो मानक GWR की एकल-बैंडविड्थ बाधा को शिथिल करता है, जिससे प्रत्येक भविष्यवक्ता को उसके अपने स्थानिक पैमाने पर संचालित करने की अनुमति मिलती है। प्रत्येक गुणांक सतह को उसके अपने बैंडविड्थ के साथ कैलिब्रेट किया जाता है, जिससे मॉडल उन चालकों को अलग कर पाता है जो स्थान के पार धीरे-धीरे बदलते हैं, उन चालकों से जो तेजी से बदलते हैं।
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स्रोत
- 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/hi/spatial-analysis/multiscale-geographically-weighted-regression
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