技术栈
地理加权回归
KY_chenzhao
14 天前
数据分析
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r语言
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地理加权回归
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判别分析
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主成份分析
基于R语言的空间异质性数据分析技术
在自然和社会科学领域，存在大量与地理或空间相关的数据，这些数据通常具有显著的空间异质性。传统的统计学方法在处理这类数据时往往力不从心。基于R语言的一系列空间异质性数据分析方法，如地理加权回归（GWR）、地理加权主成分分析（GWPCA）和地理加权判别分析（GWDA），为处理这类数据提供了有效的解决方案。本文旨在向高校老师及科研院所科研人员介绍这些技术，并结合案例展示其应用。
WangYan2022
6 个月前
r语言
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回归分析
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主成分分析
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地理加权回归
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判别分析
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空间异质性数据分析
空间异质性数据分析不再复杂：地理加权回归分析、主成分分析、判别分析、分位数回归分析、线性回归等
目录专题一 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三 地理加权回归专题四 高级回归与回归之外
夏日恋雨
2 年前
python
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arcgis
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arcgis pro
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水文分析
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地理制图
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地理空间分析
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地理加权回归
ArcGIS Pro应用—暨基础入门、制图、空间分析、影像分析、三维建模、空间统计分析与建模、python融合、案例应用全流程科研能力提升教程
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