地理加权回归（Geographically Weighted Regression，简称GWR）是一种部分回归方法，用于分析空间数据的非安稳性。本文将介绍怎样利用GWR软件停止打算，以摸索变量之间的空间关联。 总结来说，GWR模型的打算分为三个重要步调：数据筹备、模型估计跟成果分析。以下是具体的打算过程。 起首，数据筹备阶段，须要收集并收拾所需的空间数据跟非空间数据。空间数据包含研究地区的地理地位信息，如经纬度；非空间数据则包含因变量跟自变量。数据品质对GWR模型的正确性至关重要，因此要对数据停止严格的清洗跟处理，确保无误。 接上去，模型估计阶段，利用GWR软件停止部分回归分析。这一步调包含抉择合适的带宽，用以断定部分回归的影响范畴。带宽的抉择可能基于AICc（赤池信息量原则）或其他统计量。软件将根据所选带宽，对每个不雅察点停止回归系数的估计。 在具体打算中，GWR软件采取加权最小二乘法（WLS）对部分回归系数停止估计。权重是根据核函数跟带宽打算得出的，它反应了各不雅察值对部分回归的奉献程度。经由过程迭代打算，软件可能输出每个地位的自变量回归系数，从而提醒空间关联的部分变更。 最后，成果分析阶段，需对GWR模型的输出停止分析跟阐明。软件供给的输出包含但不限于回归系数的空间分布图、残差图等。这些图表有助于懂得变量之间的空间关联及其变更趋向。 综上所述，利用GWR软件停止打算的过程可能归纳为：数据筹备、模型估计跟成果分析三个步调。经由过程对这些步调的过细操纵，研究者可能有效地摸索跟分析空间数据的部分特点。