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ArcGIS Pro中的回归分析浅析（中）广义线性回归工具(GLR)使用

广义线性回归工具(GLR)使用

一、工具使用

在确定了解释变量之后就可以直接使用广义线性回归工具了。

ArcGIS Pro中的回归分析浅析（中）广义线性回归工具(GLR)使用_第1张图片

GLR工具


来看一下工具的参数：

输入要素：ObsData911Calls面要素

因变量：这里我们选择要解释的变量，也就是Y值为calls，911电话呼叫次数

模型类型：高斯、逻辑以及泊松模型。

其中高斯模型是指因变量是连续的，例如温度、销售额、死亡率等等。

使用高斯模型时，理想情况下，数据服从正态分布遵循漂亮的钟形曲线，（大部分的数据都是服从正态分布的）可以针对因变量创建直方图，以验证它是否为正态分布的。

ArcGIS Pro中的回归分析浅析（中）广义线性回归工具(GLR)使用_第2张图片

高斯模型数据分布

逻辑模型是指因变量是二值，数值要么是0要么是1。例如某个疾病是否存在、火灾是否造成了伤害、这次检查是否通过等等。

ArcGIS Pro中的回归分析浅析（中）广义线性回归工具(GLR)使用_第3张图片

逻辑模型数据分布

泊松模型是指因变量是

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