A. 如何运用Matlab进行地理加权回归分析
地理加权回归，由英国Newcastle大学地理统计学家A.S Fortheringham及其同事基于空间变系数回归模型并利用局部多项式光滑的思想提出的模型。模型公式如下：
其中(yi;xi1,xi2,…,xip)为在地理位置(ui,vi)处的因变量y和自变量x1,x2,…,xp的观测值(i=1,2,…,n).βj(ui,vi)(j=0,1,…,p)为观测点(ui,vi)处的未知参数,它是(ui,vi)的未知函,εi(i=1,2,…,n)为独立同分布的随机误差,通常假定其服从N(0,σ2).
B. 地理加权回归
这些都是统计分布的特征参数。min就是最小值，max是最大值，mean是平均值,median是中位数，1st quantile是第一分位数，就是排名前25%对应的样本值，3nd quantile是第三分位数，也就是前75%对应的样本值。
C. 求教：地理加权回归做出来结果（GWR）怎么检验
SAM软件可以做GWR模型也可以检验。
输入多个变量不能计算，估计是因为你的数据有问题。但是把那个有问题的数据删除了就可以计算。
GWR缺少统一的统计推断框架。不同区位回归系数之间的依赖性也没有在模型中说明。因此，GWR中标准误是近似的。这是由于不同区位参数估计中，重复使用了数据；还因为应用这些数据线估计了带宽，然后估计回归系数。
D. 求助用matlab怎么做地理加权回归
地理加权回归(Geographically Weighted Regression，简称GWR)，由英国Newcastle大学地理统计学家A.S Fortheringham及其同事基于空间变系数回归模型并利用局部多项式光滑的思想提出的模型。模型公式如下：
其中(yi;xi1,xi2,…,xip)为在地理位置(ui,vi)处的因变量y和自变量x1,x2,…,xp的观测值(i=1,2,…,n).βj(ui,vi)(j=0,1,…,p)为观测点(ui,vi)处的未知参数,它是(ui,vi)的未知函,εi(i=1,2,…,n)为独立同分布的随机误差,通常假定其服从N(0,σ2).
E. 统计学的知识，有没有人知道地理加权回归模型
愤怒的小小刚
LV.7 2019-01-14
s://blog.csdn.net/allenlu2008/article/details/72870882
F. 关于地理加权回归模型的问题，有没有懂统计学的大神解释一下。
s://blog.csdn.net/allenlu2008/article/details/72870882
地理加权回归分析完成之后，与OLS不同的是会默认生成
G. 地理加权回归是怎么一回事(GWR)
1 http://ke..com/view/1189359.html?tp=0_00
2 http://www.cqvip.com/qk/91153A/200803/27235808.html
3 http://www.pinggu.org/bbs/dispbbs.asp?boardid=64&ID=213568
他是空间经济计量学的一个模型
D.P.McMillen和J.F.McDonald(1997)，C.Brunsdon,A.S.Fotheringham;MartinCharlton(1996)，提出地理加权回归模型（简称GWR模型）。
软件：matlab,gauss均可，只是需要相关检验的时候，需要自己编程
H. R语言实现一个回归
x<-c(1,2,3)
y<-c(3,4,5)
a<-data.frame(x,y)
a_lm<-lm(y~x,data=a)
> summary(a_lm)
Call:
lm(formula = y ~ x, data = a)
Resials:
1 2 3
-7.020e-17 1.404e-16 -7.020e-17
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 2.000e+00 2.627e-16 7.614e+15 <2e-16 ***
x 1.000e+00 1.216e-16 8.224e+15 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Resial standard error: 1.72e-16 on 1 degrees of freedom
Multiple R-squared: 1, Adjusted R-squared: 1
F-statistic: 6.764e+31 on 1 and 1 DF, p-value: < 2.2e-16