Višerazinska geografski ponderisana regresija (MGWR)
Višerazinska geografski ponderisana regresija (MGWR), koju su predstavili Fotheringham, Yang i Kang 2017. godine, je prostorni regresioni model koji omogućava svakom koeficijentu da varira u prostoru na sopstvenoj prostornoj skali. Ona generalizuje Geografski ponderisanu regresiju tako što svakom prediktoru dodeljuje sopstveni opseg, tako da neke veze mogu delovati lokalno, dok druge deluju gotovo globalno.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Multiscale Geographically Weighted Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Geographically Weighted Regression (GWR)Prostorna analiza↔ compare
- Analiza vrelih tačaka Getis-Ord Gi*Prostorna analiza↔ compare
- Regresija običnih najmanjih kvadrata (OLS)Ekonometrija↔ compare
- Model prostorne greške (SEM)Prostorna analiza↔ compare
- Model prostornog kašnjenja (SAR / Spatial Autoregressive)Prostorna analiza↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →