Regresi Tertimbang Geografis Multiskala (MGWR)
Regresi Tertimbang Geografis Multiskala (Multiscale Geographically Weighted Regression), yang diperkenalkan oleh Fotheringham, Yang, dan Kang pada tahun 2017, adalah model regresi spasial yang memungkinkan setiap koefisien bervariasi di seluruh ruang pada skala spasialnya sendiri. Model ini menggeneralisasi Regresi Tertimbang Geografis (Geographically Weighted Regression) dengan memberikan setiap prediktor lebar pita (bandwidth) sendiri, sehingga beberapa hubungan dapat bersifat lokal sementara yang lain bersifat hampir global.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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. Journal of Open Source Software, 4(42), 1670. link ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Multiscale Geographically Weighted Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Regresi Berbobot Geografis (GWR)Analisis Spasial↔ compare
- Analisis Titik Panas Getis-Ord Gi*Analisis Spasial↔ compare
- Regresi Kuadrat Terkecil Biasa (Ordinary Least Squares - OLS)Ekonometrika↔ compare
- Model Galat Spasial (SEM)Analisis Spasial↔ compare
- Model Lag Spasial (SAR / Paut Taut Spasial)Analisis Spasial↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →