广义线性回归工具(GLR)使用
一、工具使用
在确定了解释变量之后就可以直接使用广义线性回归工具了。

GLR工具
来看一下工具的参数:
输入要素:ObsData911Calls面要素
因变量:这里我们选择要解释的变量,也就是Y值为calls,911电话呼叫次数
模型类型:高斯、逻辑以及泊松模型。
其中高斯模型是指因变量是连续的,例如温度、销售额、死亡率等等。
使用高斯模型时,理想情况下,数据服从正态分布遵循漂亮的钟形曲线,(大部分的数据都是服从正态分布的)可以针对因变量创建直方图,以验证它是否为正态分布的。

高斯模型数据分布
逻辑模型是指因变量是二值,数值要么是0要么是1。例如某个疾病是否存在、火灾是否造成了伤害、这次检查是否通过等等。

本文介绍了ArcGIS中广义线性回归工具(GLR)的使用,包括高斯、逻辑和泊松模型的选择,以及如何通过GLR分析911电话呼叫次数。内容涵盖GLR工具参数、运行结果解读、模型指标分析和残差验证,旨在理解GLR在地理数据分析中的应用。
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