ArcGIS geoprocessing tool that performs generalized linear regression (GLR) to generate predictions or to model a dependent variable in terms of its relationship to a set of explanatory variables.
Performs generalized linear regression (GLR) to generate predictions or to model a dependent variable in terms of its relationship to a set of explanatory variables. This tool can be used to fit continuous (OLS), binary (logistic), and count (Poisson) models. ...
and these were assigned as predictors. The RFR performance was evaluated in comparison to the multiple linear regression (MLR) methods. By using RFR, it was possible to establish which explanatory variables influence the occurrence of nitrate pollution in groundwater (population...
An overview of the Modeling Spatial Relationships toolset Colocation Analysis Exploratory Regression Forest-based Classification and Regression Generalized Linear Regression (GLR) Generate Network Spatial Weights Generate Spatial Weights Matrix Geographically Weighted Regression (GWR) Local Bivariate Relationship...
[一般化線形回帰分析 (Generalized Linear Regression)] は、フィーチャ間の関係の確認と定量化に使用できる、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モデルを作成します。 注意: このツールは ArcGIS Pro 2.3 で新規に導入され、最小二乗法 (OLS) の機能を含みます。このツールに...
[一般化線形回帰分析 (Generalized Linear Regression)] は、フィーチャ間の関係の確認と定量化に使用できる、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モデルを作成します。 注意: このツールは ArcGIS Pro 2.3 で新規に導入され、最小二乗法 (OLS) の機能を含みます。このツールに...
ArcGIS Pro 3.4| |ヘルプのアーカイブ サマリー 一般化線形回帰分析 (GLR) を実行して、予測したり、一連の説明変数との関係から従属変数をモデル化したりします。 このツールを使用して、連続 (OLS)、バイナリ (ロジスティック)、およびカウント (ポワソン分布) のモデルに適合させるこ...
[一般化線形回帰分析 (Generalized Linear Regression)]は、フィーチャ間の関係の確認と定量化に使用できる、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モデルを作成します。 注意: このツールはArcGIS Pro 2.3で新規に導入され、最小二乗法 (OLS)の機能を含みます。このツールには、カ...
(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...
water Article Estimating Loess Plateau Average Annual Precipitation with Multiple Linear Regression Kriging and Geographically Weighted Regression Kriging Qiutong Jin 1,2,†, Jutao Zhang 1,†, Mingchang Shi 1,2,* and Jixia Huang 3 1 School of Soil and Water Conservation, Beijing Forestry ...