˙﹏˙ 将GWR和MLR预测所得的残差进行OK插值，分别得到它们的残差空间分布图(图3)。由表3所示，MLR和GWR残差拟合的半变异函数均为高斯模型，两者块基比分别为9.52%和10.56%,表明均有强烈的空可以在任意位置处被估计。因此，GWR 模型也可以作为空间数据的插值工具。注2: 在处，的GWR 估计值和如下线性模型的最小二乘估计是等价的：3. 常用的核函数在
3、充分插值的情况下(沿山脊地区和山谷内，雨量计通常会短缺),可以用回归法来预测这些地区的降雨量或者是空气质量。使用回归分析的主要原因1 对某一现象建模，测量一个或多个变量2.地理加权回归分析GWR.wm 3.地理统计分析，空间插值ppt「经管之家」APP:经管人学习、答疑、交友，就上经管之家！免流量费下载资料---在经管之家app可以下载论坛上的所有资源，
除了从整体水平上分析房价的影响因素外，GWR模型还可以基于空间插值，对各因素的回归系数进行空间表达，从空间分异的角度分析各因素对房价的影响效应。1)内生因素对房价的影响。随着建通过空间关系建模，对这些现象进行预测。例如，对影响大学生毕业率的因素进行建模，可以对近期的劳动力技能和资源进行预测；因为监测站数量不足而无法进行充分插值的情况下（
1:\beta_j(u,v)\ (j=0,1,\cdots,p)可以在任意位置处被估计。因此，GWR 模型也可以作为空间数据的插值工具。注2:在(u_0,v_0)处，boldsymbol \beta(u_0,v_0)的GWR 估计值和如下线性具有统计显著性非稳态的回归模型通常很适合进行地理加权回归(GWR) 分析5.评估模型偏差。P值要大Jarque-Bera统计量用于指示残差(已观测/已知的因变量值减去
为了研究Y_krd与岩性、土壤厚度、海拔、坡度、气温、降水量之间的关系，采用地理加权回归模型和普通克里格插值方法对其空间结构进行研究。根据影响因子实际影响{Keywords}: 空间插值{Abstract}: 基于全国610个气象站点2020年实测降水资料，在综合考虑海陆位置、地形、归一化植被指数等物理协变量的基础上，构建Xgboost+ GWR耦合模型分析
