GWR は、データセット内のあらゆるフィーチャに回帰方程式をあてはめることで、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ローカル モデルを評価します。 GWR では、各ターゲット フィーチャの近傍内に存在するフィーチャの従属変数と説明変数を組み込んで、このような別々...
オフ- 予測計算に各フィーチャが使用されます。 Boolean ローカル加重方式 (オプション) モデルの空間的な加重を提供するために使用されるカーネル タイプを指定します。 カーネルは、各フィーチャと近傍内にある他のフィーチャとの関連性を定義します。 バイスクエア—指定...
予測位置フィーチャクラスが指定されている一方で、[予測説明変数]が指定されていない場合は、各位置について計算された係数のみ (予測なし) で[予測フィーチャクラス出力]が作成されます。 重要な説明変数が欠けていると、回帰モデルは誤って指定されます。回帰残余の空間的自己相関が統計的...
回帰モデルのキャリブレーションに使用するフィールド ([説明変数]フィールドに入力する値) と予測に使用するフィールド ([予測説明変数]フィールドに入力する値) は、1 対 1 で対応している必要があります。これらの変数は、必ず同じ順序にしてください。たとえば、制限速度、道路状況...
回帰残差に加え、[出力フィーチャ] パラメーターには観測値および予測値 y、条件数 (COND)、ローカルの R2、説明変数の係数、および標準誤差のフィールドが含まれます。 切片(INTERCEPT)、切片の標準誤差 (SE_INTERCEPT)、各説明変数の係数と標準誤差、予測、残差、標準残差、影響、Cook の D...
出力フィーチャには、回帰残差に加えて、従属変数の観測値と予測値、条件数、ローカル R2、説明変数の係数、および標準誤差のフィールドも含まれます。 マップでは、出力フィーチャがレイヤーとして追加され、標準化残差でシンボル表示されます。 正の標準化残差は、従属変数の値が予測値...
GWR は、データセット内のあらゆるフィーチャに回帰方程式をあてはめることで、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ローカル モデルを評価します。GWR では、各ターゲット フィーチャの近傍内に存在するフィーチャの従属変数と説明変数を組み込んで、このような別々の...
切片(INTERCEPT) 、切片の標準誤差 (SE_INTERCEPT) 、各説明変数の係数と標準誤差、対数変換前の予測値 (RAW_PRED)、予測、逸脱残差、GInfluence、ローカルの逸脱 % 、および条件数が報告されます。 メッセージと診断の解釈 解析されたフィーチャの数、従属変数と説明変数、指定された...
オフ- 予測計算にすべてのフィーチャが使用されます。 Boolean ローカル加重方式 (オプション) モデルの空間的な加重を提供するために使用されるカーネル タイプを指定します。 カーネルは、各フィーチャと近傍内にある他のフィーチャとの関連性を定義します。
GWR ツールは、データセット内のあらゆるフィーチャに回帰方程式をあてはめることで、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ローカル モデルを作成します。 GWR ツールでは、各ターゲット フィーチャの近傍内に存在するフィーチャの従属変数と説明変数を組み込んで、こ...