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Regression modelGIS / spatial

Regressione Geograficamente Pesata Multiscala Bayesiana

La Regressione Geograficamente Pesata Multiscala Bayesiana (Bayesian MGWR) estende il framework MGWR introducendo prior Bayesiane su ogni coefficiente spazialmente variabile. A ciascun predittore è consentita la propria ampiezza di banda (bandwidth) — la propria scala geografica di influenza — mentre l'inferenza Bayesiana sostituisce il classico back-fitting con il campionamento a posteriori, fornendo una quantificazione completa dell'incertezza per ogni superficie di coefficiente locale.

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Fonti

  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

Come citare questa pagina

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

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ScholarGateBayesian Multiscale Geographically Weighted Regression (Bayesian Multiscale Geographically Weighted Regression). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/spatial-analysis/bayesian-multiscale-geographically-weighted-regression · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026