混合地理加权回归代码

混合地理加权回归（Mixed Geographically Weighted Regression, MGWR）是一种空间统计分析方法，它结合了地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）和多元线性模型的优点，考虑了空间数据的异质性和局部依赖性。在编程中，MGWR通常涉及到使用专门的空间统计软件或编程库，如R语言中的`mgwr`包，Python中的`PySAL`或`geopandas`配合`gwr`库等。

以下是使用R语言`mgwr`包执行MGWR的基本步骤：

1. **安装和加载库**:

install.packages("mgwr") # 如果没有安装，首先安装
library(mgwr)

2. **数据准备**:
- 确保数据集包含自变量（解释变量）、因变量、地理位置（通常是经度和纬度）以及必要的权重矩阵（如果有的话）。
- 加载地理数据，可能需要处理地理编码或读取GIS文件。

3. **创建模型**:

# 假设df是数据框，包含"Y"（因变量），"X1", "X2"...（自变量），"lon", "lat"（地理位置）
model <- mgwr::gwr(Y ~ ., data = df, 
                 lat = df$lat, lon = df$lon, 
                 weights = "queen" # 选择合适的权重类型，如queen（邻域法）或rook（矩形法）
)

4. **拟合模型**:

fit <- model$fit()

5. **模型评估**:
- 查看模型摘要信息（如R方、调整R方等）
- 可视化局部权重和参数估计

6. **获取预测**:

predictions <- predict(fit, newdata = df_test) # 对测试数据进行预测