地理加权回归（GWR）：一种空间统计回归方法，用于处理“不同地点之间关系不一样”的情况。它在每个位置分别估计一组回归系数，并根据与目标位置的距离给予附近样本更高的权重，从而刻画空间异质性/空间非平稳性（即变量关系随地点变化）。
Geographically weighted regression can reveal how income relates to housing prices differently across neighborhoods.
地理加权回归可以揭示收入与房价的关系在不同社区之间如何不同。
After testing for spatial autocorrelation, the researchers used geographically weighted regression with an adaptive bandwidth to model locally varying effects of air pollution on health outcomes.
在检验空间自相关之后，研究者使用带有自适应带宽的地理加权回归来建模空气污染对健康结果在不同地点的局部差异影响。
/ˌdʒiːəˈɡræfɪkli ˈweɪtɪd rɪˈɡrɛʃən/
该术语由三部分构成：geographically（地理地、与地点相关）+ weighted（加权的）+ regression（回归）。核心思想是“回归”仍然成立，但“权重”由“地理距离/空间邻近性”决定，因此不同地点会得到不同的局部回归结果。GWR 作为方法在 1990 年代的空间分析与地理信息科学研究中被系统化并广泛传播。
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