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The GWmodel R package:further topics for exploring spatial heterogeneity using geographically weighted models

Geo-Spatial Information Science 2014年第2期17卷 85-101页

作者： Binbin LU Paul HARRIS Martin CHARLTON Chris BRUNSDON School of Remote Sensing and Information Engineering Wuhan University129 Luoyu RoadWuhan 430079China Rothamsted Research North WykeOkehamptonDevonUK National Centre for Geocomputation National University of Ireland MaynoothMaynoothCo.KildareIreland

In this study,we present a collection of local models,termed geographically weighted(GW)models,which can be found within the GWmodel R package.A GW model suits situations when spatial data are poorly described by the global form,and for some regions the localized fit provides a better *** approach uses a moving window weighting technique,where a collection of local models are estimated at target ***,model parameters or outputs are mapped so that the nature of spatial heterogeneity can be explored and *** particular,we present case studies using:(i)GW summary statistics and a GW principal components analysis;(ii)advanced GW regression fits and diagnostics;(iii)associated Monte Carlo significance tests for non-stationarity;(iv)a GW discriminant analysis;and(v)enhanced kernel bandwidth selection *** election data-sets from the Republic of Ireland and US are used for *** study is designed to complement a companion GWmodel study,which focuses on basic and robust GW models.

关键词： principal components analysis semi-parametric GW regression discriminant analysis Monte Carlo tests election data

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