「一方水土養一方人」，其實也就是地理加權回歸的核心和出發點——考慮空間關係的影響。當我們在做回歸分析的時候，如果樣本分佈在不同的區域，而不同區域之間某些對因變數產生影響的因素差異很大（稱之為：存在「空間異質性」），這個時候我們可能就需要考慮空間關係對模型的影響。引入地理加權回歸。
來自 這樣一來，對研究區域進行分割槽，然後在子區域裡面進行回歸分析的方法，似乎有點不完美了。因為：
一是因為在同乙個區域內的所有樣本點，無論它們之間是比較近還是比較遠，經典線性回歸模型都不會考慮距離對他們的相互影響，直接湊在一起進行計算，從全域性視角看，是分割槽了。但是從區域性視角看，依然難以避免經典線性回歸的通病——沒有體現地理學第一定律。
來自 具體計算的時候，我們用的是乙個函式來確定權重與距離的關係：距離是自變數，權重是因變數。多長的距離對應多大的權重。這個函式，我們一般叫做「核函式」。這是乙個下降的函式——距離越大，權重越小。這裡先不深入討論，知道就好。
每乙個樣點，都有自己的回歸方程——「個個都一樣」
上面說到，要「以一定距離為半徑的範圍內」那麼這個「範圍」怎樣確定呢？在地理加權回歸中，確定這個「範圍」的半徑，我們叫作「頻寬」bandwidth（這是乙個非常重要的引數，直接影響整個模型的擬合效果）。至於怎麼確定頻寬，主要有兩種方法：aic和cv。你問我是什麼？不急，我們以後再說，你只要知道確定頻寬這兩種方法就好了。
記住：是頻寬，不是寬頻
同時我們需要注意一點，頻寬和核函式，是緊密相關的。一般來說頻寬越大，核函式下降得越平緩，如果頻寬接近無限大，那核函式就接近於一條直線——無論什麼距離下，計算出來權重都是一樣的。相反，頻寬越小，核函式下降越陡峭。
來自 所以頻寬所確定的範圍，一般是小於研究區域的範圍。因為如果這個範圍大於研究區域的範圍，那就變成了對整個範圍的回歸分析，任何距離下計算出來的權重都是一樣的，也就變成了經典線性回歸。
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r語言 面板資料回歸 R語言 地理加權回歸分析
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