Regression modelGIS / spatial
베이지안 다중 스케일 지리 가중 회귀(Bayesian Multiscale Geographically Weighted Regression)
베이지안 다중 스케일 지리 가중 회귀(Bayesian MGWR)는 각 공간적으로 변하는 계수에 베이지안 사전 분포를 적용하여 MGWR 프레임워크를 확장합니다. 각 예측 변수는 자체적인 대역폭, 즉 자체적인 영향의 지리적 스케일을 허용하며, 베이지안 추론은 고전적인 백-피팅을 사후 표본 추출로 대체하여 각 지역 계수 표면에 대한 완전한 불확실성 정량화를 제공합니다.
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출처
- 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 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Multiscale Geographically Weighted Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/spatial-analysis/bayesian-multiscale-geographically-weighted-regression
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