mgwr:多尺度地理加权回归（MGWR）-源码

中号ultiscaleģeographicallyW¯¯eightedřegression（MGWR） 该模块提供了校准多刻度（M）GWR以及传统GWR的功能。 它建立在稀疏的广义线性建模（spglm）模块上。 特征 通过迭代加权最小二乘对高斯模型，泊松模型和二项式概率模型进行GWR模型校准。 通过黄金分割搜索或等间隔搜索选择GWR带宽 GWR特定的模型诊断，包括多个假设检验校正和局部共线性 参数估计曲面的空间变异性的蒙特卡洛检验 基于GWR的空间预测 通过GAM迭代反拟合对高斯模型进行MGWR模型校准 GWR和MGWR的并行计算 MGWR协变量特定的推论，包括多重假设检验校正和局部共线性 GWR和MGWR的带宽置信区间 引文 Oshan，TM，Li，Z.，Kang，W.，Wolf，LJ，＆Fotheringham，AS（2019）。 mgwr：多尺度地理加权回归的Python实现，用