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时空地理加权回归软件，附带示例数据和详细说明文档。

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简介：
该资源包包含详细的算例和清晰的使用指南，同时还提供了相关的文献资料。具体内容包括：1. GTWR_Beta1_0安装包，用于软件的部署；2. CalgaryData数据集，作为实际应用的一个示例；3. GTWR_Briefing帮助文档，旨在为用户提供全面的操作指导和技术支持。

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  • 时空地理加权回归软件、实例数据和说明文档
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    本软件包提供了一套用于执行时空地理加权回归分析的工具，内含详尽的用户指南与示例数据集，旨在帮助研究人员深入理解空间自相关模式及其动态变化。 包含算例和使用说明以及相关的文献记录： 1. 安装包：GTWR_Beta1_0的安装文件。 2. 示例数据：CalgaryData。 3. 帮助文档：GTWR_Briefing。
     
  • 时空地理加权回归软件及其使用说明与算例
    优质
    《时空地理加权回归软件及其使用说明与算例》一书深入浅出地介绍了时空地理加权回归分析方法，并提供了详细的软件操作指南和实际案例，帮助读者掌握该技术在空间数据分析中的应用。 亲测可用，包含算例和使用说明，以及相关的文献记录。
     
  • 地理加权回归软件GWR 4.0安装包：支持地理加权逻辑回归
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    简介：GWR 4.0是一款用于执行地理加权回归分析的高级软件，新增了对地理加权逻辑回归的支持。该工具箱包含完整的安装包，便于用户快速上手进行空间数据分析和建模。 ArcGIS无法执行因变量为分类变量的地理加权Logistic回归分析。本软件无需学习编程语言，并可与ArcGIS结合使用以生成图表。
     
  • 地理加权回归工具GWR 4.09（附带运行库）
    优质
    简介：GWR 4.09是一款先进的地理加权回归分析软件，能够帮助用户进行空间数据建模和预测。本版本包含了必要的运行库文件，便于安装使用。 GWR 4.09版本修复了GWR 4.0的一些错误。如果软件安装后无法运行，请先单独安装压缩包内包含的运行库。
     
  • 软件著作权说明文档示例指南
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    本指南详细介绍了编写和提交软件著作权说明文档的过程与要求，包括必备内容、格式规范及常见问题解答，旨在帮助开发者顺利完成版权登记。 特别说明：软著申请包括两个文件——软著说明书和代码文档。由于现在仅允许上传一个文档，请按照以下格式直接将你的代码复制进来即可使用。具体操作方法可参考相关博客文章，例如《如何在上提交软件著作权资料》中的指导内容。
     
  • 软件详细设计文档说明.doc
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    《软件详细设计文档说明》旨在详述软件开发过程中的具体设计方案、架构及实现细节，是连接需求分析与编码阶段的重要桥梁，确保团队成员对项目有共同的理解。 根据软件设计的需求，《软件详细设计说明书.doc》旨在为开发团队提供详细的指导，包括系统架构、模块划分、接口定义以及关键算法的设计细节。文档中还包含了对每个功能模块的深入分析和技术选型依据，以便于开发者理解和实现每一个具体的功能点。 同时，在《软件详细设计说明书.doc》中也强调了代码规范和测试策略的重要性，并提供了相关建议以确保软件的质量与稳定性。此外，该文件还包括了性能优化的考虑因素以及可能遇到的问题及其解决方案的概述，从而帮助开发团队更好地应对挑战并提高工作效率。
     
  • 地理加权回归分析
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    地理加权回归（GWR）是一种空间统计方法，用于探索数据的空间非平稳性。它允许模型参数随地理位置的变化而变化，提供了比传统回归更细致的数据解析能力。 地理加权回归（Geographically weighted regression, GWR）是一种空间分析技术，在地理学及相关涉及空间模式分析的学科中广泛应用。
     
  • 地理加权回归模型
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    地理加权回归（GWR）是一种空间统计方法，用于分析和建模具有地理位置数据的变量关系。它允许这些关系在地理空间中变化，从而提供更加细致的空间分析结果。 地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）是一种用于处理空间异质性的空间统计分析方法，在传统线性回归模型的基础上进行了扩展。它在地理学、社会科学及环境科学等多个领域中被广泛应用以探究变量之间的空间依赖性和局部模式。 进行GWR之前，需要执行重要的空间诊断步骤来检测数据中的自相关和结构特点，确保后续建模的合理性。以下是几个关键的空间诊断概念： 1. Morans I：Morans I 是衡量全局空间自相关的指标，其值范围在-1到1之间。正值表示正的空间自相关（相似值聚集），负值则代表相反情况；接近0表明数据随机分布。 2. 空间滞后：指一个地区的特性受到邻近地区影响的现象，在建模时需要考虑这种效应，并可通过空间滞后模型来纳入此因素的影响。 3. 空间误差模型：该模型用于处理由于空间相关性导致的误差结构。传统回归假设误差项独立同分布，但在地理数据中可能有空间关联；修正后的模型包含这些关系后能提高解释力和预测准确性。 执行GWR通常包括以下步骤： 1. 数据预处理：整理好所需的数据，并确保使用正确的坐标系统以及准备数值变量与空间权重矩阵（如K近邻或Queen contiguity权重）。 2. 模型设定：选择响应变量、预测变量，及合适的权重函数（例如高斯权重函数）。 3. GWR模型拟合：利用选定的权重函数，在每个地点计算局部回归系数。 4. 模型评估：检查残差的空间分布，并使用类似Morans I的方法来检验自相关性。此外还可以通过R²和AIC等指标比较GWR与普通最小二乘法（OLS）模型的效果。 5. 结果解释：分析不同地点的局部回归系数，揭示变量间的关系强度及方向变化；这有助于发现数据中的空间异质模式。 6. 可视化：利用地图或其他可视化工具展示结果，例如显示各因素影响力的图表，帮助理解GWR中各个因素的空间变异情况。 地理加权回归是一种强有力的方法来揭示隐藏于空间数据中的局部特征和差异。通过适当的诊断与模型应用，在R环境中可以更深入地理解和探索地理现象，并提高分析的深度及精度。
     
  • 地理加权回归-实测数据应用.zip
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    本资料包提供关于地理加权回归（GWR）技术及其在实测数据分析中的应用详解。通过实例代码和案例研究，深入探讨空间非平稳性问题解决方法。适合GIS与统计学学习者参考使用。 香港大学黄渤老师开发的软件亲测可用，为ArcGIS地理加权回归插件，有效期至2021年1月。之前已下载过的用户可以联系我，免费提供该插件。