地理加权回归

m0_45452228 2019-10-11 08:44:58

请问一下，用ArcGIS中的地理加权回归分析数据时，提示模型设计错误，该怎么解决啊？

...全文

577 2 打赏收藏转发到动态举报

写回复

2 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

震撼哥blog 2019-11-08

打赏
举报

回复

楼上的解决方案是正解

gistop 2019-10-16

打赏
举报

回复

做ols，剔除部分自变量

本文深入探讨了地理加权回归(GWR)，一种处理空间非平稳性的统计方法。GWR通过引入空间权重矩阵，解决了变量间关系随地理位置变化的问题，特别适用于空间统计分析。文章详细介绍了GWR的工作原理、空间权重矩阵的确定、带宽的选择及其对回归结果的影响。

本文介绍了地理加权回归（GWR）的概念，它是传统线性回归的扩展，考虑了空间自相关和空间异质性。GWR强调局部回归，允许回归系数随地理位置变化，解决了全局回归忽视空间位置影响的问题。文章通过房价影响因素的例子，阐述了GWR如何反映不同地点不同因素的影响强度，并提到了加权和带宽的概念，加权依据距离赋予样本点不同的权重，带宽则影响权重的分布。GWR通过选择合适的核函数和带宽来捕捉空间非平稳性，是一种有效的空间统计方法。

本文通过案例分析，介绍了如何利用ArcGIS进行地理加权回归（GWR）来研究中国省域经济影响因素的空间异质性。选取了劳动力、资本和市场化指数作为变量，探讨了核类型、带宽选择、AICC方法等关键参数在GWR中的作用。结果显示，GWR在拟合度和模型解释力方面优于全局OLS模型。

本文介绍了地理加权回归（GWR）在R语言中的使用，包括数据准备、空间自相关分析和空间回归分析。GWR解决了自变量空间自相关性导致的传统线性回归模型的局限，反映了局部关系。文章详细讲解了空间邻域的定义，以及如何进行全局和局部空间自相关分析，并通过实例展示了GWR的模型选择、带宽选择和结果可视化。

本文详细介绍了地理加权回归（GWR）的概念，它用于量化空间异质性，依据Tobler's First Law，近处的数据对结果影响更大。通过距离衰减函数计算权重，将位置和要素值结合应用于回归方程。内容涵盖GWR的操作、结果解读、软件应用及与多尺度GWR（MGWR）、最小二乘法（OLS）的对比分析。

地理信息系统

2,158

社区成员

8,288

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章