空间回归分析模型
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空间回归分析模型
目录
1. 数据及软件说明
2. 最小二乘法回归分析(OLS) 3. 地理权重回归分析(GWR) 4. 结论
1.数据及软件说明
• 使用数据为俄勒冈州波特兰大都市区部分911紧急求助电话数据 • 使用软件为ArcGIS
波特兰地区911紧急求助热线及急救中心分布图
2.最小二乘法回归分析
人口数据作为变量的参数分布情况图
低教育程度作为变量的参数分布情况图
4.结论
• OLS帮助识别影响911呼叫的主要因素
• 在使用OLS建模时，比较起使用多个独立变量，只
使用人口数据作为独立变量解释911呼叫情况置信
度较低。
• 使用GWR较OLS，对解释空间变量间的关系更加符
合预测。
使用人口普查数据作为独立变量对911呼 叫电话进行解释分wk.baidu.com。
使用人口普查数据、就业、教育程度和到中心区距 离作为独立变量对911呼叫电话进行解释分析。
检查图表
3.地理权重回归分析
• • • • • • • Neighbors : 50 ResidualSquares : 7326.2793171502362 EffectiveNumber : 19.863531396247254 Sigma : 10.44629989196762 AICc : 674.6519110481853 R2 : 0.89572753438054042 R2Adjusted : 0.86642979248431506
目录
1. 数据及软件说明
2. 最小二乘法回归分析(OLS) 3. 地理权重回归分析(GWR) 4. 结论
1.数据及软件说明
• 使用数据为俄勒冈州波特兰大都市区部分911紧急求助电话数据 • 使用软件为ArcGIS
波特兰地区911紧急求助热线及急救中心分布图
2.最小二乘法回归分析
人口数据作为变量的参数分布情况图
低教育程度作为变量的参数分布情况图
4.结论
• OLS帮助识别影响911呼叫的主要因素
• 在使用OLS建模时，比较起使用多个独立变量，只
使用人口数据作为独立变量解释911呼叫情况置信
度较低。
• 使用GWR较OLS，对解释空间变量间的关系更加符
合预测。
使用人口普查数据作为独立变量对911呼 叫电话进行解释分wk.baidu.com。
使用人口普查数据、就业、教育程度和到中心区距 离作为独立变量对911呼叫电话进行解释分析。
检查图表
3.地理权重回归分析
• • • • • • • Neighbors : 50 ResidualSquares : 7326.2793171502362 EffectiveNumber : 19.863531396247254 Sigma : 10.44629989196762 AICc : 674.6519110481853 R2 : 0.89572753438054042 R2Adjusted : 0.86642979248431506