Panel Multiscale Geographically Weighted Regression (Panel MGWR)
Panel MGWR utvider Multiscale Geographically Weighted Regression til gjentatte observasjoner (paneldata), og lar hver prediktor operere med sin egen romlige båndbredde, samtidig som den kontrollerer for enhets- eller tidsspesifikke faste effekter. Den brukes når både romlig heterogenitet og tidsmessig struktur er relevant samtidig.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
- Yu, H., Fotheringham, A. S., Li, Z., Oshan, T., Kang, W., & Wolf, L. J. (2020). Inference in Multiscale Geographically Weighted Regression. Geographical Analysis, 52(1), 87-106. DOI: 10.1111/gean.12189 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Multiscale Geographically Weighted Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/no/spatial-analysis/panel-multiscale-geographically-weighted-regression
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.
- Geografisk vektet regresjon (GWR)Romlig analyse↔ compare
- Lokal geografisk vektet regresjon (GWR)Romlig analyse↔ compare
- Multiskala Geografisk Vektet Regresjon (MGWR)Romlig analyse↔ compare
- Panel Spatial Durbin ModelRomlig analyse↔ compare
- Panel Spatial Error ModelRomlig analyse↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →