理論知識
地理加權回歸(geographically weighted regression, gwr)是一種空間分析技術，廣泛應用於地理學及涉及空間模式分析的相關學科。gwr通過建立空間範圍內每個點處的區域性回歸方程，來探索研究物件在某一尺度下的空間變化及相關驅動因素，並可用於對未來結果的**。由於它考慮到了空間物件的區域性效應，因此其優勢是具有更高的準確性。
實驗資料
倫敦市房地產市場
資料介紹如下圖：
實驗步驟
1、安裝函式包
install.packages("gwmodel")library(gwmodel)data(londonhp)gwr.1data=londonhp, bw=gwr.1 #觀察輸出結果attributes(gwr.1)#觀察結果構成names(gwr.1$sdf)gwr.write(gwr.1, fn="gwr_1")getwd() #在對應路徑下尋找結果文件，並嘗試採用arcgis軟體進行視覺化bw.1data=londonhp)gwr.2data=londonhp, bw=bw.gwr.2gwr.write(gwr.2, fn="gwr_2")devar "purchase"indevars "floorsz",model.selsorted.modelsmodel.listx11(width=12,height=12)gwr.model.view(devar, indevars, model.list=model.list)備註：本圖中心位置代表因變數purchase，其餘不同顏色和形狀的點代表自變數，每一條線代表由不同自變數構成的gwr模型，末端編號與下圖中橫軸的model no.對應。
x11(width=12,height=6)plot(sorted.models[[2]][,2],col="black",pch=20, lty=5,ylab="aicc value", xlab="model no",type = "b")觀察上面兩幅圖，找出模型選擇的結果，並進行選擇後的模型解算和分析。aicc值變化小於30時，模型解算結果被認為不再有顯著變化。
7、將前面得到的gwr_1檔案在gis中開啟，然後進行緩衝區分析，得到。
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