【转载】时空地理加权回归（GTWR）与多尺度时空地理加权回归（MGTWR）——附代码

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|本文共670字，阅读约需3分钟 1 GTWR 时空地理加权回归（GTWR）模型最初由美国科罗拉多州立大学的Andy Liaw、Stanley A. Fiel和Michael E. Bock于2008年提出，是在传统的地理加权回归（GWR）基础上发展起来的一种高级空间统计分析方法。 基本思想 ：根据数据的空间位置和时间序列特性，为每个观测点动态估计其回归系数，以反映变量间关系在不同时间和地点的局部异质性。 优势分析： 异质性分析 ：GTWR模型能够捕捉空间和时间维度上的异质性，即考虑到因变量与自变量之间的关系在不同地点和不同时期可能存在的差异。 精细化分析 ：通过为每个观测点赋予基于其地理位置和时间的局部权重，GTWR提供了更为细致和精确的分析结果，避免了全局线性回归中“一视同仁”的假设所带来的偏差。 动态建模能力 ：该方法能够动态地估计回归系数随时间和空间的变 ………………………………