Módszerbizonyíték rekord

MGWR

Multiscale Geographically Weighted Regression, introduced by Fotheringham, Yang and Kang in 2017, is a spatial regression model that lets each coefficient vary across space at its own spatial scale. It generalises Geographically Weighted Regression by giving every predictor its own bandwidth, so some relationships can act locally while others act almost globally.

Sources recorded, not reviewed

Forrásrekord

A hivatkozások szó szerint a módszer forrásrekordjából kerültek átvételre. Ezekből nem következtethető ki állítás-szintű ellenőrzés.

Multiscale Geographically Weighted Regression

Taxonómiai módszerrekord · regression-model / spatial-analysis

Teljes módszer megnyitása

Kurált állítások

Az állítások a bizonyíték-jegyzőkönyvben tárolódtak, mindegyik saját értékeléssel.

Még nincsenek kurált állítások

Ez a nézet nem hoz létre állítás-értékelést, ha a jegyzőkönyvben nincs.

Kapcsolódó módszerek

A módszergráfból generálva és gépi javaslatú kapcsolatokként jelenítve meg – nem következtethető ki bizonyíték-állítás.

Same method familyGeographically Weighted Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyGetis-Ord Gi*machine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyOLS Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySpatial Error Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySpatial Lag Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.