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我在R使用该spgwr库时运行了地理加权回归 (GWR)，现在我想返回准全局 R2（模型的拟合）。我已经深入研究了结果，summary(gwr_model)但我还没有找到提取这个值的方法。任何想法？

可重现的例子

我正在R使用该spgwr库进行地理加权回归 (GWR)。我知道可以使用 检索每个观察值的局部系数和标准误差gwr_fit$SDF。

现在我如何使用这些信息来确定哪些局部系数具有统计显着性，以便我可以将它们绘制在地图上？

可重现的例子

我正在尝试spgwr使用 PySAL 重新创建一个 R 笔记本。使用 R，可以直接将局部系数提取到 DataFrame 中，如下所示：（CSV 可在此处获得）

R

有没有一种简单的方法可以使用结果来计算这些系数ps.spreg.OLS？

Python

但是，我不确定如何使用其中包含的数据fit来计算局部系数。

我在 R 中使用 spgwr 包运行了地理加权回归 (GWR)，并希望提取 AICc 的值并将其单独保存。

然而，这似乎是不可能的。那么，还有哪些其他方法可以提取或计算 GWR 的 AICc？

或者，如果这不可能，我们如何比较 GWR 模型和 OLS 模型？anova() 不是很有帮助，因为它不报告 p 值。

谢谢！

我试图进行地理加权回归。我的第一步是校准内核的带宽

我有一张spatialPointDataFrame地图。我的命令是：

此命令不运行...意味着 2 秒后我看到 > 提示，就好像命令已完成但未创建对象一样。有人能告诉我为什么会这样吗？

我已经用过这段代码了几次，突然它不起作用了。

编辑：

map：

我有一个大型栅格数据集，已将其转换为 SpatialPointsDataFrame 并从那里转换为常规数据框。我需要使用 spgwr 包运行地理加权回归 (GWR)。我已经使用 gwr.sel() 函数成功计算了 GWR 带宽，但是当我尝试使用 gwr() 运行 GWR 时，我收到一条错误消息，指出 R 无法分配大小为 25 Gb 的向量。我在想有可能只对整个数据框的随机子样本运行局部 GWR 回归，同时将所有其他点保留为回归的邻域值。

这是我到目前为止所拥有的，但我不确定如何在子样本上运行 GWR 而不会摆脱其他所有点。

我正在尝试进行地理加权逻辑回归来量化我的数据集中的空间变化。但是，在运行 gwr 模型时，我收到输入数据和坐标具有不同维度的错误。

这是我用于荷兰边境的代码：

我的数据有关于病原体流行的二元结果 (0/1)。

接下来我进行了逻辑回归。这里没有问题。

我用平面 CRS 转换了空间 * 对象中的数据

但是一旦我运行这条线，我就会得到一个错误

gwr(pathogen ~ Age_Category, data = spt, bandwidth = bw, 中的错误：输入数据和坐标具有不同的维度

有人知道如何解决这个问题吗？先感谢您！

我有一个数据集，我为它实现了一个回归模型，并从中假设系数局部变化。如果给出了空间非平稳性，则运行局部回归模型是有意义的，在我的例子中是地理加权回归 (GWR)。

为了找出是否存在空间非平稳性，我知道 Koenker 检验可以在任何 GIS 软件中使用普通最小二乘 (OLS) 回归模型进行计算。但是对于这个项目，我正在使用 R 并且我需要找出是否给出了空间非平稳性。R中是否有任何统计测试可以给我这个结果？

我知道 R 中的 spgwr 包，但它只是实现 GWR，而不是测试是否需要 GWR。

我正在使用spgwr::ggwr()泊松模型和对数链接函数来拟合广义地理加权回归。结果提供了局部系数估计，但我错过了如何获得它们的标准误差（或 t 统计量）来计算伪 p 值。

下面是一个使用SpatialEpi::NYleukemia数据集的玩具示例：

有什么办法可以得到系数的标准误差？

谢谢！