Мультимасштабный геопространственно взвешенный регрессионный анализ (MGWR)
Мультимасштабный геопространственно взвешенный регрессионный анализ (MGWR), представленный Фезернгемом, Янгом и Кангом в 2017 году, представляет собой пространственную регрессионную модель, которая позволяет каждому коэффициенту изменяться в пространстве в соответствии с собственным пространственным масштабом. Он обобщает геопространственно взвешенный регрессионный анализ, предоставляя каждому предиктору собственную полосу пропускания, так что одни зависимости могут действовать локально, а другие — почти глобально.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Multiscale Geographically Weighted Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Регрессия с географически взвешенными коэффициентами (GWR)Пространственный анализ↔ compare
- Анализ горячих точек Getis-Ord Gi*Пространственный анализ↔ compare
- Регрессия методом обыкновенных наименьших квадратов (ОНМК)Эконометрика↔ compare
- Пространственная модель ошибок (Spatial Error Model, SEM)Пространственный анализ↔ compare
- Spatial Lag ModelПространственный анализ↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →