地理加权回归分析代码

地理加权回归（Geographic Weighted Regression, GWR）是一种统计学方法，用于研究空间数据集中的区域变量之间的关系。它考虑了地理位置对自变量和因变量影响的重要性，并赋予邻近观测值更高的权重。在实际编码中，通常会使用编程语言如R、Python或SPSS等工具，其中开源库如`GWModelR`（R语言）、`pyGWR`（Python）提供了GWR的实现。

以下是使用Python的`pyGWR`库进行GWR的基本步骤：

# 导入所需库
import geopandas as gpd
from pyGWR import GWR

# 加载数据（包括GIS数据和模型数据）
data = gpd.read_file('your_data.shp') # 空间数据
y = data['target_column'] # 因变量
X = data[['predictor_1', 'predictor_2', ...]] # 自变量

# 创建GWR模型实例
gwr_model = GWR(y, X, data.geometry)

# 设置模型参数，如带宽、迭代次数等
gwr_model.kernel='gaussian'
gwr_model.maxiter=1000

# 训练模型
result = gwr_model.fit()

# 获取估计结果
coefficients = result.params
std_errors = result.stderrs

# 可视化结果
gwr_model.plot(result)