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Parameter Estimation of Multivariate Geographically Weighted Regression Model Using Matrix Laboratory

机译:基于矩阵实验室的多元地理加权回归模型参数估计

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摘要

Model of Multivariate Geographically WeightedudRegression (MGWR) is the extension of multivariate spatial liniear model with local observation characters for each observation location. To obtain distribution of the MGWR model, parameter estimation of B(u,v) and variance covariance matrix of error is require to be determined. Besides using mathematical approach, matrixudlaboratory (MATLAB) algorithm can also be used to obtainudparameter estimation of model of MGWR. The MATLAB is audhigh level programming language base on numericaludcomputing technique to solve problems which involvesudmathematical operations with array data bases using matrix and vector formulations. Compared to mathematical approach,MATLAB has some advantages which are extensible and no constraint of variable dimension.
机译:多元地理加权 ud回归模型(MGWR)是具有每个观测位置的局部观测特征的多元空间线性模型的扩展。为了获得MGWR模型的分布,需要确定B(u,v)的参数估计和误差方差协方差矩阵。除了采用数学方法外,矩阵实验室(MATLAB)算法还可用于获得MGWR模型的参数估计。 MATLAB是一种基于数字 udcomputing技术的 ud高级编程语言,用于解决涉及使用矩阵和向量公式对数组数据库进行 udmathematical操作的问题。与数学方法相比,MATLAB具有可扩展且不受变量尺寸限制的优点。

著录项

  • 作者

    Harini Sri;

  • 作者单位
  • 年度 2012
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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