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GWR是地理加权回归（Geographically Weighted Regression）的简称，而ArcGIS是一款由Esri开发的地理信息系统（GIS）软件。GWR ArcGIS是指通过ArcGIS软件中的工具和功能来实施地理加权回归分析。

地理加权回归是一种用于探索数据分布的空间非平稳性（spatial non-stationarity）的方法。传统的回归分析假设数据之间的关系是全局统一的，但在许多现实情况下，数据的关系可能在空间上存在差异。GWR能够考虑空间异质性，即通过用不同的权重给予各个样本不同的重要性来更好地捕捉空间分布的差异。

ArcGIS是一个功能强大的GIS软件，提供了许多用于处理和分析地理数据的工具和功能。其中包含了用于执行GWR分析的工具。通过ArcGIS的界面，用户可以方便地加载地理数据、指定变量和权重，然后进行GWR模型的拟合和分析。分析的结果常常以地图和统计图表的形式呈现，以帮助用户更好地理解和解释空间分布的关系。

GWR ArcGIS的应用范围广泛，包括城市规划、环境研究、社会经济以及健康等领域。例如，在城市规划方面，可以使用GWR ArcGIS来研究不同城市区域的人口密度与房价之间的关系；在环境研究方面，可以探究气候因素对农作物产量的影响等等。GWR ArcGIS为用户提供了一种高效、直观且精确的工具，能够帮助用户更好地理解地理数据的空间性质和变化趋势。

相关问题

地理加权回归arcgis

地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）是一种基于地理加权的回归分析方法，可以用于探究空间数据的空间非平稳性和空间异质性。而ArcGIS是一款常用的地理信息系统软件，它提供了丰富的空间分析工具和地理加权回归分析工具。

在ArcGIS中，进行地理加权回归分析需要进行以下步骤：

1. 创建空间点数据或面数据。
2. 在ArcToolbox中找到“空间统计工具”下的“地理加权回归”工具，并打开。
3. 选择输入要素和字段，以及指定权重字段。
4. 在“模型设置”中设置回归模型的类型和要素邻域的大小。
5. 点击“运行”按钮，即可开始地理加权回归分析。

需要注意的是，地理加权回归分析是一种计算密集型的分析方法，数据量过大时可能会导致计算时间较长。同时，对于数据的解释和结果的可靠性也需要进行深入的分析和评估。

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ArcGIS是一款地理信息系统软件，它可以进行空间分析和地图制图等操作。在ArcGIS中，地理加权回归（Geographically Weighted Regression，简称GWR）是一种空间回归分析方法，它可以考虑空间自相关性和异质性对回归分析结果的影响。GWR可以用来分析空间数据之间的关系，并且在不同空间位置的回归系数可以不同。通过GWR分析，可以更加准确地理解空间数据之间的关系，并且在地图上进行可视化展示。