理解または予測しようとしている変数またはプロセスのグローバル モデルを作成し、そのプロセスを表す単一の回帰方程式を作成します。 最小二乗法による回帰分析と地理空間加重回帰分析の両方について学習するのに役立つ優れた資料がいくつかあります。まず、「回帰分析の基本」を読むか、Esri...
理解または予測しようとしている変数またはプロセスのグローバル モデルを作成し、そのプロセスを表す単一の回帰方程式を作成します。 最小二乗法による回帰分析と地理空間加重回帰分析の両方について学習するのに役立つ資料がいくつかあります。まず、「回帰分析の基礎」をご参照ください。...
仕様のミスが、グローバル モデルを使用して非定常変数をモデル化しようとしたせいである場合は (最小二乗法はグローバル モデルです)、[地理空間加重回帰分析 (Geographically Weighted Regression)]を使用して予測を改善し、独立変数に内在的な非定常性(地域的変動) を把握できます。
仕様の間違いが、グローバル モデルを使用して非定常変数をモデル化しようとしたせいである場合は (最小二乗法はグローバル モデルです)、[地理空間加重回帰分析 (Geographically Weighted Regression)]を使用して予測を改善し、説明変数に内在的な非定常性(局所的変数) を把握できることが...
仕様のミスが、グローバル モデルを使用して非定常変数をモデル化しようとしたせいである場合は (最小二乗法はグローバル モデルです)、[地理空間加重回帰分析 (Geographically Weighted Regression)] を使用して予測を改善し、独立変数に内在的な非定常性 (地域的変動) を把握できます。 計算結...
仕様のミスが、グローバル モデルを使用して非定常変数をモデル化しようとしたせいである場合は (最小二乗法はグローバル モデルです)、[地理空間加重回帰分析 (Geographically Weighted Regression)]を使用して予測を改善し、独立変数に内在的な非定常性(地域的変動) を把握できます。
通常、統計的に有意な非定常性がある回帰モデルは、[地理空間加重回帰分析 (Geographically Weighted Regression)](GWR) ツールの分析に適切な候補です。定常性を評価します。Koenker 検定が統計的に有意である (*) 場合は、ロバスト確率を確認して、説明変数の係数が有意であるかどうかを判断し...
(Forest-based and Boosted Classification and Regression) 一般化線形回帰分析 (Generalized Linear Regression) ネットワーク空間加重の生成 (Generate Network Spatial Weights) 空間加重マトリックスの生成 (Generate Spatial Weights Matrix) 地理空間加重回帰分析 (Geographically Weighted Regression (GWR)) ロ...
通常、統計的に有意な非定常性がある回帰モデルは、[地理空間加重回帰分析 (Geographically Weighted Regression)](GWR) ツールの分析に適切な候補です。定常性を評価します。Koenker 検定が統計的に有意である (*) 場合は、ロバスト確率を確認して、説明変数の係数が有意であるかどうかを判断し...