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2025/9/30 21:56:07/
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2 地理加权回归GWR
2.1 模型概述 地理加权回归Geographically Weighted RegressionGWR是传统回归分析的扩展。 适用于研究对象的数据在空间上呈现出显著的地理差异性。允许模型参数随空间位置的变化而变化从而更好地捕捉和解释空间数据的局部特征。 假设把空间划分成m*m个网格那么β0有m*m个
2.2 模型参数更新 2.2.1 W矩阵的个人理解
在地理加权回归GWR中引入空间权重矩阵 W(ui,vi) 来调整每个观测点对模型的局部贡献。 这个矩阵与观测点x的数量相同即如果有 n 个观测点则 W(ui,vi) 是一个n×n 的矩阵。对于每一个位置点(ui,vi)需要一个单独的W矩阵 如果把空间划分成了m*m的网格那么就需要m*m个不同的W矩阵
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