致谢：所有数据和方法都源自城市数据派MGWR课程主讲于瀚辰老师以下是于老师最近发表的相关论文沈体雁,于瀚辰,周麟,古恒宇,何泓浩.北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)的研究[J].经济地理,2020,40(03):75-83.一、效果图二、关于MGWRMGWR（多尺度地理加权回归）是由Stewart Fotheringham教授团队开发，基于Micros
目录一、前言 二、逐步讲解r语言程序1.导入数据集并查看数据集的基本情况 2.查看数据分布情况 3.查看自变量因变量的散点图，判断线性关系 4.添加线性模型 5.回归，并查看回归的基本数据项6.假设检验 F检验 ANOVA7.预测与残差8.残差 9.结论10.模型的修正一、前言上次说了基本理论，今天说说例子：我们用的数据集是啤酒的每周销量
转载
2023-07-07 14:42:07
151阅读
《地理加权模型》系列自推出来，深受各位读者喜爱。前几天有读者问：使用gwr()等函数运行模型后，怎么去查看它里面的信息呢？比如如何看变量系数的显著性。本篇就来介绍如何在R语言中去查看GWR模型的输出结果。对于一般模型如线型模型来说，使用summary()函数就能得到大部分想要的结果，如回归系数、标准误、值、R2等。但是，GWR模型每个变量在每个样本点都有一个估计系数，以及对应的标准误、值，即使全部
局部线性回归（LWR）： 原始版本的线性回归是： 1.使用参数θ进行拟合，让数据集中的值与拟合算出的值的差值平方（最小二乘法的思想） 2.输出θTX 相应的在LWR局部加权线性回归中： 1.使用参数θ进行拟合，让加权距离 w(i)(y(i) − θT x(i))^2最小； 2.输出 θTX。 上面式子中的w(i)是非负的权值，直观点说就是，如果对应某个 i 的权值w(i)特别大，那么
导读：在学习了有关深度学习的理论之后，很多人都会有兴趣尝试构建一个属于自己的项目。本文将会从第一步开始，告诉你如何解决项目开发中会遇到的各类问题。本文由六大部分组成，涵盖深度学习 ( DL ) 项目的整个过程。我们将使用一个自动漫画着色项目来说明深度学习的设计、程序调试和参数调整过程。本文主题为「如何启动一个深度学习项目？」，分为以下六个部分：第一部分：启动一个深度学习项目第二部分：创建一个深度学
0 数据准备示例数据是来自spData工具包的NY8_utm18.shp。该数据在推文线性地理加权回归中使用过。library(rgdal)
NY8 <- readOGR(system.file("shapes/NY8_utm18.shp",
package = "spData"))该数据共包含281个空间单元。随机选择其中的276个作为
文章目录1.什么是结果地图服务？2.发布结果地图服务2.1创建空间插值模型2.2修改我们的模型参数2.3运行新创建的模型2.4将运行后的结果进行渲染（很重要）2.5将模型发布为服务3.查看服务结果3.1 在Manager中查看发布的服务结果3.2 在ArcGIS REST Services Directory 运行服务3.3到目前为止我们的结果图层服务便发布成功了。4.补充本实例的数据下载地址为
写在前面 去年天池-安泰杯跨境电商智能算法大赛是我初次接触推荐相关的比赛，通过比赛让我对推荐系统有了较为浅显的认识，赛后也是打算系统的学习这方面的内容，此后我也会将【推荐系统】作为一个系列板块进行更新，主打经典推荐算法的原理，相信每一篇都值得反复研究。一、背景介绍作为【推荐系统系列文章】的第一讲，我们将以YouTube在2016年发表的论文《Deep Neural Networks for You
目录背景非线性模型转换为线性模型背景非线性关系线性化的几种情况应用平滑数据处理参考文献 背景大一做项目，使用过huff模型与gwr模型（地理加权回归）的线性化。在处理数据过程中也遇到了平滑数据处理的问题。这里做一个总结记录。非线性模型转换为线性模型背景模型可以分为线性模型和非线性模型，有时候为了处理需要将线性模型转换为非线性模型，如地理加权回归模型只能适用于线性数据，而huff模型是非线性模型，
1 WQS原理加权分位数和(Weighted Quantile Sum, WQS)回归是一种在环境暴露中常见的高维数据集的多元回归的统计模型。该模型允许通过有监督的方式构建一个加权指数，以评估环境暴露的总体效应以及混合物中每一个成分对总体效应的贡献。首先若某一类环境混合物中共有i个component，将每个component的值按分位数编码，如1st，2nd，3rd， 4th 分位数分别编为qi
转载
2023-11-13 08:18:28
520阅读
#线性模型中有关函数#基本函数 a<-lm(模型公式，数据源) #anova(a)计算方差分析表#coef(a)提取模型系数#devinace(a)计算残差平方和#formula(a)提取模型公式#plot(a)绘制模型诊断图#predict(a)用作预测#print(a)显示#residuals()计算残差#setp()逐步回归分析#summary()提取模型资料#多元线性回归分析#回归系
原创
2014-05-13 23:59:00
100阅读
# 多尺度时空地理加权回归模型 R语言的实现指南
在处理空间数据分析时，适用多尺度时空地理加权回归模型（MGWR）是一个重要的方法。本文将带你逐步学习如何在R语言中实现MGWR模型。我们将通过几个步骤来完成这一过程。
## 流程概述
以下是实现MGWR的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
本文翻译来自网络，我订正一遍，不当之处，请继续翻译。
最近我们被客户要求撰写关于集成模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 视频：从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例
从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例 ，时长10:11特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。比如：收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型，与其相关因素之间的关系并不是线性的，波动率也不遵循
转载
2023-12-26 16:21:27
32阅读
线性回归算法优缺点：优点：结果易于理解，计算不复杂缺点：对非线性数据拟合不好适用数据类型：数值型和标称型算法思想：这里是采用了最小二乘法计算（证明比较冗长略去）。这种方式的优点是计算简单，但是要求数据矩阵X满秩，并且当数据维数较高时计算很慢；这时候我们应该考虑使用梯度下降法或者是随机梯度下降（同Logistic回归中的思想完全一样，而且更简单）等求解。这里对估计的好坏采用了相关系数进行度量。数据说
地理加权回归（GWR）是一种局部的空间回归分析方法，它允许模型参数在空间上变化，从而能够捕捉到空间数据的局部空间非平稳性。GWR模型的基本思想是在回归分析中引入空间权重，使得模型能够根据地理位置的邻近程度对观测值进行加权。1. GWR模型的基本形式其中，是第个观测变量， 是第个观测值的自变量向
在上一篇文章中，我提到的这些工具都是用于研究数据有什么样的空间模式，哪里聚类？哪里是热点？哪里有冷点？哪里有异常值？等等，总之研究的是“生米煮成熟饭”的结果状态。而“空间关系建模”工具箱中的工具，更倾向于研究 Why？ 例如，为什么会出现这种情况？ 或者说什么导致了这种情况。这时我们就可以使用工具进行回归分析，如：普通最小二成法（OLS） 和 地理加权回归（GWR）。你可能会问，为什么要进行回归分
S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它的丰富的数据类型（向量、数组、列表、对象等）特别有利于实现新的统计算法，其交互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便的探索数据。 目前S语言的实现版本主要是S-PLUS。它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。作为统计学家及一般研究人员的通用方法工具箱，S-PLUS强调
局部加权线性回归线性回归的一个问题是有可能出现欠拟合，因为它求的是具有最小均方误差的无偏估计，显然模型欠拟合将无法做出很好的回归预测，所以有些方法允许在估计中引入一些偏差，从而降低预测的均方误差。局部线性加权的思想是对待预测点附近的每个点赋予一个权重，然后在带权的样本上基于最小均方误差来进行回归.普通线性回归： &n
转载
2023-11-10 11:03:28
100阅读
# 地理加权回归 (GWR) 在 Python 中的实现指南
地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）是一种空间回归方法，它允许我们在考虑地理位置的前提下，分析变量之间的关系。本文将带你通过一个简单的工作流程，了解如何在 Python 中实现 GWR，并提供详细的代码和注释。
## 整体流程
在开始之前，我们先看一下实现 GWR 的整体流
