Last updated on 5 أغسطس، 2020
الجدول المرفق يوضح بعض النتائج الاساسية للانحدار الجغرافي الموزون GWR
| القياس | التوضيحات |
| نموذج الانحدار الجغرافي الموزون
Geographical weighted Regression Model (GWR) |
يٌفضل دائماً استخدام هذا النموذج الاحصائي بعد تحديد العوامل المؤثرة المناسبة واختبار الفرضيات الإحصائية باستخدام الانحدار الخطي العادي Ordinary Least Square |
| AIC
|
هذا القياس يٌستخدم للمقارنة بين نماذج Regressionmodels لاختيار أفضل نموذج أكثر مٌلائمة في المتغيرات المستقلة.. فكلما صٌغرت القيمة الAICكان هو الافضل من حيث ان النموذج اكثر ملائمةBetter fit. . كذلك يٌستفاد منها في المقارنة لمعرفة ما إذا كان استخدام الانحدار المكاني GWR خيار انسب من الانحدار الخطي العادي OLS |
| R-Squared | يدل هذا القياس الى درجة حسن الملاءمة او المطابقة وتتراوح قيمته من صفر الى ١ وكلما كان مرتفع كان هو الأفضل ودل على ارتفاع درجة الملاءمة للنموذج. لكن هذا المؤشر لا يعكس بشكل جيد تحسن النموذج عند إضافة المتغيرات المستقلة لذا يٌستخدم بدلا عنه في تفسير النتائج R2Adjusted. |
| R2Adjusted
|
هذا المؤشر يستخدم غالبا كبديل معدل للمؤشر السابق R-Squared وتكون قيمته اقل منه. وتتراوح قيمته من صفر الى ١. ويدل على قوة النموذج من حيث المتغيرات المستقلة Independentvariables في تفسير التفاوت في المتغير التابع dependent variable |
| Local R2
|
يشير الى قدرة نموذج الانحدار المحلي Localregression modelالمتمثل في المتغيرات المستقلة على تفسير الظاهرة محل الدراسة “المتغير التابع “في كل منطقة من مناطق الدراسة. تتراوح قيمته من صفر الى ١. ميزة هذا القياس يمكن تمثيله على الخريطة والذي من خلاله يمكن معرفة اين يكون النموذج قوي في تفسير الظاهرة وأين يكون ضعيف في قدرته. هذا له فائدة في تحديد العامل او العوامل التي يتطلب ادراجها في النموذج في المناطق التي يكون تفسير النموذج ضعيف. |
| coefficients
|
يُشير الى درجة تأثير العامل المستقل على العامل التابع وقدرته في التنبؤ به. يسمح الانحدار المكاني GWRبالتفاوت في درجات تأثير العامل المستقل خلال منطقة الدراسة حيث يتغير تأثير العامل المستقل على التابع من منطقة الى أخرى حيث قد يكون إيجابي في منطقة ما وسلبي في أخرى. |
د. نواف العتيبي
جهود مباركة..حبذا لو فيديو توضيحي للتطبيق