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文档简介

1、地理加权模型（GW model）包括的功能有：地理加权汇总统计（GW summary statistics）,地理加权主成分分析（GW principal comp-onents analysis,即GW PCA）,地理加权回归（GW regression）,地理加权判别分析（GW discriminant analysis）,其中一些功能有基本和稳健形式之分。The GWmodelpackage comes with five example data sets, these are: (i) Georgia, (ii)LondonHP, (iii) USelect, (iv) DubVot

2、er, and (v) EWHP.运用GW model的一个重要元素就是空间加权函数，空间加权函数量化（或套）观察到的变量之间的空间关系或空间相关性。空间目标及其位置临近关系的确定。六个核函数的介绍：Global Model(均值核函数): wij=1Gaussian(高斯核函数)：wij=exp(-12(dijb)2)Exponential:wij=exp(-dijb)Box-car(盒状核函数)：wij=1 ifdijb , 0 otherwise Bi-square(二次核函数)：wij=1-(dijb)2)2 ifdijb , 0 otherwise Tri-cude(立方体和函数)：

3、wij=1-(dijb)3)23 ifdij10，就说明某一自变量与其余自变量之间有严重的多重共线性）；（3）方差分解比例(VDPs)（VDPs大于就认为存在多重共线性）；（4）条件数法（此值大于30就存在较强的多重共线性）（当矩阵XX有一个特征根近似为0时，设计矩阵X的列向量间必存在多重共线性，并且XX有多少个特征根近似为0，X就有多少个多重共线性关系）。解决多重共线性一般用岭回归，岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。当地补偿的GW回归就是基于岭回归的原理。判断多重共线性是否存在的条件数和岭回归中各地的岭参数。5.空间预测GW 回归在位置s处空间回归预测的可以用下面公示表示：yGWR

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