地理加权回归模型-GWR分析方法软件操作指南

一、 地理加权模型简介

空间统计为自然科学和 会科学中广泛的学科提供了重要的分析技术，在这些学科中(通常是大型的)空间数据集经常被收集。在这里，我们提出的技术从一个特殊的分支的非平稳空间统计，称为地理加权(GW)模型。GW模型适用于一些通用或全局模型不能很好地描述空间数据的情况，但适用于一些空间区域，适当的局部模型校准可以提供更好的描述。

该方法使用移动窗口加权技术，在目标位置找到局部模型。在这里，对于某个目标位置的单个模型，我们根据某个距离衰减核函数对所有邻近观测值进行加权，然后将模型局部应用于该加权数据。这个局部模型可能应用的窗口大小是由带宽控制的。较小的带宽导致结果的空间变化更加迅速，而较大的带宽使结果越来越接近通用模型的解。当存在一些目标函数(例如，模型可以预测)时，可以使用交叉验证和相关方法找到最优带宽

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。

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)、Gaussian(高斯核函数)、Exponential、Box-car(盒状核函数)、Bi-square(二次核函数)、Tri-cude(立方体和函数)

二、 GWR软件操作

使用GWR软件得到结果，其具体操作如下，

1、在session file选择设置文件名，然后选择data file的filepath文件路径，选择CSV格式的数据，分隔类型选择comma，然后单击open，

2，在这样的一个方程mode中选择被解释变量以及解释变量，经度和纬度

3、kernel默认即可

4、在common output里面的session control file，选择浏览按钮，

5、单击execute this session，获得运行的结果