空间加权回归模型代码

空间加权回归模型（Geographically Weighted Regression, GWR）是一种用于处理空间数据的回归分析方法。它考虑了空间数据的自相关性，即空间上相邻的观测值可能具有相似的特征。GWR通过在每个观测点周围建立一个局部回归模型，从而捕捉空间异质性。

以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用`geopandas`和`gwr`库来进行空间加权回归分析：

import geopandas as gpd
import libpysal
from gwr import GWR

# 读取空间数据
data = gpd.read_file('path_to_your_shapefile.shp')

# 定义自变量和因变量
X = data[['independent_variable1', 'independent_variable2']].values
y = data['dependent_variable'].values

# 定义空间权重矩阵
weights = libpysal.weights.Kernel.from(data.geometry)

# 创建GWR模型
gwr_model = GWR(data.geometry, X, y, weights, fixed=False, kernel='gaussian', bw=100000)

# 拟合模型
gwr_results = gwr_model.fit()

# 打印结果
print(gwr_results.summary())

### 代码解释

1. **导入库**：
- `geopandas`：用于处理地理空间数据。
- `libpysal`：用于生成空间权重矩阵。
- `gwr`：用于进行空间加权回归分析。

2. **读取数据**：
- 使用`geopandas`读取包含空间信息的Shapefile文件。

3. **定义自变量和因变量**：
- 选择自变量和因变量的列。

4. **定义空间权重矩阵**：
- 使用`libpysal`生成空间权重矩阵，这里使用的是核函数权重矩阵。

5. **创建GWR模型**：
- 使用`GWR`类创建空间加权回归模型，指定几何数据、自变量、因变量、空间权重矩阵、核函数类型和带宽。

6. **拟合模型**：
- 使用`fit`方法拟合模型。

7. **打印结果**：
- 打印回归结果，包括局部回归系数和统计信息。

### 注意事项

- 确保安装了必要的库，可以使用`pip install geopandas libpysal gwr`进行安装。
- `path_to_your_shapefile.shp`应替换为实际的文件路径。
- 带宽（`bw`）和核函数类型（`kernel`）需要根据具体数据进行调整。