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地理加權回歸（Geographically Weighted Regression，簡稱GWR）是一種部分回歸方法，用於分析空間數據的非安穩性。本文將介紹怎樣利用GWR軟件停止打算，以摸索變量之間的空間關係。 總結來說，GWR模型的打算分為三個重要步調：數據籌備、模型估計跟成果分析。以下是具體的打算過程。 起首，數據籌備階段，須要收集並收拾所需的空間數據跟非空間數據。空間數據包含研究地區的地理地位信息，如經緯度；非空間數據則包含因變量跟自變量。數據品質對GWR模型的正確性至關重要，因此要對數據停止嚴格的清洗跟處理，確保無誤。 接上去，模型估計階段，利用GWR軟件停止部分回歸分析。這一步調包含抉擇合適的帶寬，用以斷定部分回歸的影響範疇。帶寬的抉擇可能基於AICc（赤池信息量原則）或其他統計量。軟件將根據所選帶寬，對每個不雅察點停止回歸係數的估計。 在具體打算中，GWR軟件採用加權最小二乘法（WLS）對部分回歸係數停止估計。權重是根據核函數跟帶寬打算得出的，它反應了各不雅察值對部分回歸的奉獻程度。經由過程迭代打算，軟件可能輸出每個地位的自變量回歸係數，從而提醒空間關係的部分變更。 最後，成果分析階段，需對GWR模型的輸出停止分析跟闡明。軟件供給的輸出包含但不限於回歸係數的空間分布圖、殘差圖等。這些圖表有助於懂得變量之間的空間關係及其變更趨向。 綜上所述，利用GWR軟件停止打算的過程可能歸納為：數據籌備、模型估計跟成果分析三個步調。經由過程對這些步調的細緻操縱，研究者可能有效地摸索跟分析空間數據的部分特點。