다중 스케일 지리 가중 회귀 (MGWR)

스케일은 기본적인 지리적 개념이며, 스케일이 다양한 지리적 맥락에서 어떤 역할을 하는지에 대해 논의하는 상당한 문헌이 존재합니다. 그러나 서로 다른 과정이 작동하는 지리적 스케일을 측정할 수 있는 수단을 제공하는 연구는 상대적으로 적습니다. 여기에서는 지리 가중 회귀(GWR)가 이러한 측정을 제공하기 위해 어떻게 조정될 수 있는지를 보여줍니다. GWR은 관계의 잠재적 공간 비정상성을 탐구하고 최적 대역폭 결정에 따라 과정이 작동하는 공간 스케일을 측정합니다. 하지만 고전적인 GWR은 모델링되는 모든 과정이 동일한 공간 스케일에서 작동한다는 가정을 합니다. 이 연구는 서로 다른 과정이 서로 다른 공간 스케일에서 작동할 수 있도록 이 가정을 완화합니다. 이는 각 요소가 특정 과정이 발생하는 공간 스케일을 나타내는 최적 대역폭 벡터를 유도함으로써 달성됩니다. 이 GWR의 새로운 버전은 다중 스케일 지리 가중 회귀(MGWR)라고 하며, Bayesian 비분리가 가능한 공간적으로 변하는 계수(SVC) 모델과 유사한 의도를 가지고 있지만, 다중 스케일 과정을 탐구하는 데 있어 더 유연하고 확장 가능한 프레임워크를 제공할 수 있습니다. MGWR에서 모델 보정 및 대역폭 벡터 선택은 백피팅 알고리즘을 사용하여 수행됩니다. GWR과 MGWR의 성능을 비교하기 위해 두 개의 알려진 특성을 가진 시뮬레이션 데이터 세트와 아일랜드 기근에 대한 경험적 데이터 세트에 두 가지 프레임워크를 적용합니다. 결과는 MGWR이 공간 이질성이 다른 매개변수 표면을 복제하는 데 우수할 뿐만 아니라, 서로 다른 과정이 작동하는 스케일에 대한 귀중한 정보를 제공함을 나타냅니다.