论文快报：分层地理加权模型的后向拟合极大似然估计及其在北京房价中的案例研究

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Meta Info / 论文信息 题目 ：A backfitting maximum likelihood estimator for hierarchical and geographically weighted regression modelling, with a case study of house prices in Beijing 作者 ：Yigong Hu, Richard Harris, Richard Timmerman, Binbin Lu DOI ：10.1080/13658816.2024.2391412 摘要 ： 地理加权回归（GWR）及其扩展是探索回归关系中空间异质性的重要局部建模技术。然而，当处理重叠样本的空间数据时——例如，为了避免泄露个别调查受访者的地址，将精确的位置信息汇总到共享的邻域——基于 GWR 的模型可能会遇到几个问题，包括获得可靠的带宽。由于具有这种特征的数据表现出空间层次结构，我们建议将分层线性建模（HLM）与 GWR 结合起来，提出一个分层和地理加权回归（HGWR）模型，该模型将系数分为样本级固定效应、组级固定效应、样本级随机效应和组级空间加权效应。本文提出了一种回归拟合 ………………………………