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地理加权回归模型
概念：
地理加权回归(Geographically weighted regression, GWR)是一种空间分析技术，广泛应用于地理学及涉及空间模式分析的相关学科。GWR通过建立空间范围内每个点处的局部回归方程，来探索研究对象在某一尺度下的空间变化及相关驱动因素，并可用于对未来结果的预测。由于它考虑到了空间对象的局部效应，因此其优势是具有更高的准确性。
地理加权回归 (GWR) 是用于地理及其他学科的若干空间回归技术中的一种。通过对数据集中的各要素拟合回归方程，GWR可以评估您要尝试了解或预测的变量或过程的局部模型。
原理
principle
GWR构建这些独立方程的方法是：将落在每个目标要素的邻域内的要素的因变量和解释变量进行合并。所分析的每个邻域的形状和范围取决于邻域类型和邻域选择方法参数。GWR通常被要求用于处理包含数百个要素的数据集。它不适用于小型数据集，也不能用
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