python3调用arcpy地理加权回归_分析地理加权回归分析结果的操作方法

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从地理加权回归 (GWR) 工具生成的输出包括以下内容：

输出要素类

可选系数栅格表面

整体模型结果的消息窗口报告

显示模型变量和诊断结果的辅助表

预测输出要素类

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下文中将使用一系列运行 GWR 和解释 GWR 结果的步骤对以上每项输出进行说明。通常将以普通最小二乘法(OLS) 开始回归分析。有关详细信息，请参阅回归分析基础知识和解释 OLS 回归结果。回归分析的一种常用方法是在移动到 GWR 之前识别可能的最佳 OLS 模型。此方法为以下步骤提供了上下文环境。

(A) 如有必要，打开结果窗口。在已使用 OLS 回归工具识别了一个或多个候选回归模型之后，请使用 GWR 运行这些模型。从 GWR 模型中排除所有局部二进制(哑元)变量，因为这些变量将导致局部多重共线性出现问题，且 GWR 不需要这些变量。您需要为输入要素类提供想要建模/解释/预测的因变量和所有模型解释变量。还需要为输出要素类、核类型(固定或自适应)和带宽方法(AIC、CV 或用户提供的值)提供路径名称。对于“带宽方法”，如果选择“带宽参数”，则需要(为“固定”核类型)提供特定的距离或(为“自适应”核类型)提供特定的相邻点的数目。还可以为 GWR 工具文档中所述的可选参数提供值。一个值得特别关注的可选参数是系数栅格工作空间。为此参数提供文件夹路径名称时，GWR 工具将为模型截距和每个解释变量创建系数栅格表面(详见下文)。

检查写入到结果 窗口的统计汇总报表。右键单击结果 窗口中的消息条目，然后选择查看，将在消息对话框中显示 GWR 汇总报表。如果在前景中执行此工具，还将在进度对话框中显示汇总报表。以下是对每个已报告的诊断的描述。

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Bandwidth 或 Ne