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柚子快報(bào)激活碼778899分享:R語(yǔ)言地理加權(quán)回歸數(shù)據(jù)分析

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在自然和社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域有大量與地理或空間有關(guān)的數(shù)據(jù),這一類數(shù)據(jù)一般具有嚴(yán)重的空間異質(zhì)性,而通常的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法并不能處理空間異質(zhì)性,因而對(duì)此類型的數(shù)據(jù)無(wú)能為力。以地理加權(quán)回歸為基礎(chǔ)的一系列方法:經(jīng)典地理加權(quán)回歸,半?yún)?shù)地理加權(quán)回歸、多尺度地理加權(quán)回歸、地理加權(quán)主成份分析、地理加權(quán)判別分析是處理這類數(shù)據(jù)的有效模型。本次培訓(xùn)從局部加權(quán)回歸開(kāi)始,詳細(xì)講述了基于R語(yǔ)言的空間異質(zhì)性數(shù)據(jù)分析方法。

專題一:地理加權(quán)回歸下的描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)

1.R語(yǔ)言操作簡(jiǎn)單回顧

2.局部加權(quán)的基本原理

3.帶寬與核函數(shù)選擇

4.局部加權(quán)的均值,標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)

5.分位數(shù)及基于分位數(shù)的穩(wěn)健估計(jì)

專題二:地理加權(quán)主成分分析

1.普通的主成分分析,因子載荷與因子得分分析

2.主成分個(gè)數(shù)的選擇,碎石圖

3.地理加權(quán)的主成分分析

4.主成分的空間載荷

5.空間主導(dǎo)因子分析

專題三:地理加權(quán)回歸

1.線性回歸:高斯-馬爾科夫假設(shè)

2.地理加權(quán)回歸:基本方法與穩(wěn)健方法,異常值的檢驗(yàn)

3.帶寬選擇:修正的赤池信息法

4.系數(shù)檢驗(yàn):F1,F2,F3檢驗(yàn)

5.空間穩(wěn)定性檢驗(yàn):蒙特卡洛方法

6.共線性與變量選擇:地理加權(quán)回歸中的嶺回歸與Lasso回歸

7.時(shí)空地理加權(quán)回歸:GTWR

8.QGIS中的地理加權(quán)回歸

專題四:高級(jí)回歸與回歸之外

1.多尺度地理加權(quán)回歸:可變帶寬的選擇

2.異方差模型

3.廣義地理加權(quán)回歸:鏈接函數(shù),泊松回歸與二項(xiàng)式回歸

4.空間權(quán)重矩陣與半?yún)?shù)地理加權(quán)回歸

5.分位數(shù)回歸與地理加權(quán)分位數(shù)回歸

6.判別分析與地理加權(quán)判別分析

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