空间异质性是空间计量回归的重要研究对象，通常采用地理加权回归模型进行分析，而ArcGIS自带工具箱只能支持截面数据的地理加权回归。要分析面板数据则采用地理和时间加权回归（ GTWR），该模型是一个局部线性回归模型，可以同时考虑空间和时间非平稳性。GTWR 设计体现了局部加权方案，其中地理加权回归（ GWR）和时间加权回归（ TWR）成为 GTWR 的特殊情况。GTWR 可以支持时点和面板数据。如果是面板数据，则将所有横截面中的记录合并为一个文件，每个记录应分别具有表示 X 坐标， Y 坐标和时间戳的三个字段。

     有关 GTWR 的更多详细信息，请参阅以下文章：

      今天给大家推送如何用ArcGIS去做GTWR.

首 先 ， 确 保 你 的 电 脑 上 安 装 有 arcgis10.0 以 上 的 版 本 ， 然 后 点 击http://www.grm.cuhk.edu.hk/~huangbo/GTWR/GTWR_AddIn.rar，下载 install-package 安装包。其中包括：
Including: Install package
CalgaryData
GTWR_Addin_Briefing

   AICc：这是模型性能的度量，有助于比较不同的回归模型。考虑到模型复杂性，具有较低 AICc
值的模型提供了对观察数据的更好拟合。AICc 不是拟合优度的绝对度量，但是对于比较具有不同解释变量的模型是有用的，只要它们应用于相同的因变量。如果两个模型的AICc 值相差超过 3，则具有较低 AICc 的模型保持更好。比较 GTWR AICc 值和 OLS AICc值是评估从全局模型（ OLS）转移到局部回归模型的好处的一种方法.

来源:曾冰在路上

树谷资料库资源大全（12月13日更新）