规划问道
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春季大促截止时间：
2026年4月30日
春季大促课程 16
课程简介
1996年，Stewart Fotheringham 院士等人基于局域回归分析和变参数的想法，提出了地理加权回归（GWR）。目前，GWR已经成为处理空间异质性的主要方法之一。与经典的全局回归模型的OLS不同，GWR是局部回归模型，模型系数是通过观测周围的样本来回归得到。
传统计量模型的参数在全局空间是恒定的，而GWR则允许全局空间的变参数。正是通过使用变系数特征，GWR较好地描述了自变量与因变量之间的关系随着空间的变化而变化的情形。多尺度地理加权回归（MGWR）是GWR的升级版本，考虑了不同变量的尺度差异，从而在模型和分析上都更具优势。
空间依赖性和空间异质性是空间数据的两大性质。多尺度地理加权回归MGWR是处理回归问题中空间异质性的最前沿方法之一。对空间数据进行多尺度地理加权回归分析能够更好的识别空间异质性及其空间尺度。
课程主要包括多尺度地理加权回归的原理和应用，通过应用案例解析以及软件操作，最后结合三大案例进行实操详解。课程侧重对于空间异质性和尺度的讲解。在对空间数据进行研究时应当注意探索和识别数据中可能出现的空间异质性和尺度问题，本课程能够帮助学员了解和应用这一特征并提升研究的水平。
本课程理论与实操相结合，由浅入深，从基本的GWR开始讲解，配以实际案例应用演练，实用性强。适合经济学、地理学、规划学和管理学或相关专业的学生、研究人员及从业者学习。学习后可广泛应用于空间数据回归的经济学、地理学、社会学等各个人文社会科学领域。
授课老师
于瀚辰 博士
课程大纲
课程重点内容
咨询与报名
春季大促截止时间：
2026年4月30日
原文始发于微信公众号（城市数据派）：【春季大促16】《多尺度地理加权（MGWR）回归理论与应用》丨城市数据派
