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.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- 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. · URL
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.