目录
[专题一 地理加权回归下的描述性统计学](#专题一 地理加权回归下的描述性统计学)
[专题二 地理加权主成分分析](#专题二 地理加权主成分分析)
[专题三 地理加权回归](#专题三 地理加权回归)
[专题四 高级回归与回归之外](#专题四 高级回归与回归之外)
在自然和社会科学领域有大量与地理或空间有关的数据，这一类数据一般具有严重的空间异质性，而通常的统计学方法并不能处理空间异质性，因而对此类型的数据无能为力。以地理加权回归为基础的一系列方法：经典地理加权回归，半参数地理加权回归、多尺度地理加权回归、地理加权主成分分析、地理加权判别分析是处理这类数据的有效模型。本教程从局部加权回归开始，详细讲述了基于R语言的空间异质性数据分析方法。
专题一 地理加权回归下的描述性统计学
1.R语言操作简单回顾
2.局部加权的基本原理
3.带宽与核函数选择
4.局部加权的均值，标准差和相关系数
5.分位数及基于分位数的稳健估计
专题二 地理加权主成分分析
1.普通的主成分分析，因子载荷与因子得分分析
2.主成分个数的选择,碎石图
3.地理加权的主成分分析
4.主成分的空间载荷
5.空间主导因子分析
专题三 地理加权回归
1.线性回归：高斯－马尔科夫假设
2.地理加权回归：基本方法与稳健方法，异常值的检验
3.带宽选择：修正的赤池信息法
4.系数检验：F1,F2,F3检验
5.空间稳定性检验：蒙特卡洛方法
6.共线性与变量选择：地理加权回归中的岭回归与Lasso回归
7.时空地理加权回归：GTWR
8.QGIS中的地理加权回归
专题四 高级回归与回归之外
1.多尺度地理加权回归:可变带宽的选择
2.异方差模型
3.广义地理加权回归：链接函数，泊松回归与二项式回归
4.空间权重矩阵与半参数地理加权回归
5.分位数回归与地理加权分位数回归
6.判别分析与地理加权判别分析
注：请提前安装所需软件
更多了解
①基于R语言的分位数回归实践
②基于R语言的贝叶斯网络模型应用
③最新基于R语言结构方程模型分析与应用
④R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）模型及贝叶斯实现
⑤基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用
⑥基于GeoDa与R语言的空间数据回归实践应用
⑦基于R语言的极值统计学及其在相关领域应用
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