正の標準化残差は、従属変数の値が予測値よりも大きいこと (過小予測) を意味し、負の標準化残差は、従属変数の値が予測値よりも小さいこと (過大予測) を意味します。 切片、切片の標準誤差、係数、各説明変数の標準誤差、予測、残差、標準化残差、影響、Cook の D、ローカル R2、および...
MGWR モデルの係数、残差、有意水準を含む新しいフィーチャクラス。 このフィーチャクラスは[コンテンツ]ウィンドウのグループ レイヤーに追加されます。 Feature Class 近傍タイプ 近傍を固定距離とするか、フィーチャの密度に応じて空間範囲の変化を許容するかを指定します...
代わりに、GWR では、それぞれの空間位置に異なる回帰モデルを使用し、その地域全体にわたって回帰係数がスムーズに変化できるようになります。 これは、分析範囲内の場所ごとに説明変数が従属変数に異なる影響を与えることを意味します。 GWR は、フィーチャとその...
パス名を[係数ラスター ワークスペース]パラメーターの値として指定すると、[地理空間加重回帰分析 (Geographically Weighted Regression)]ツールはモデルの切片および各説明変数の係数ラスター サーフェスを作成します。 ラスターの解像度は [セル サイズ] 環境で制御されます。 近傍タ...
これらの近傍は、回帰モデルの各説明変数の係数を推定するため、地理空間加重カーネルとともに使用されます。 マルチスケール地理空間加重回帰分析 (MGWR) の仕組みの詳細 図各説明変数の近傍にはバイスクエア カーネルが適用されます。 各説明変数は、別のバンド幅を使用して、...
代わりに、GWR では、それぞれの空間位置に異なる回帰モデルを使用し、その地域全体にわたって回帰係数がスムーズに変化できるようになります。 これは、分析範囲内の場所ごとに説明変数が従属変数に異なる影響を与えることを意味します。 GWR は、フィーチャとその...
代わりに、GWR では、それぞれの空間位置に異なる回帰モデルを使用し、その地域全体にわたって回帰係数がスムーズに変化できるようになります。 これは、分析範囲内の場所ごとに説明変数が従属変数に異なる影響を与えることを意味します。 GWR は、フィーチャとそ...