GWR4软件怎么用+结果解读+结果在ArcGIS中可视化

1. 将数据另存为.csv格式，不然GWR4无法读取数据。
  注意，表格中包括（1）序号（城市名称）用于标识；（2）坐标（最好是投影坐标m，可以在arcgis里转换得到）；（3）Y和X。
Browse读取数据，Open一下，看看行列号是否正确；之后view data看一眼；
确定模型
左一：标识；
左二：坐标，如果是m的投影坐标，选左边，如果是°的经纬度坐标，选右边；官方推荐是m的投影坐标。（可以在arcgis里转换获取）

左三：不用选择，如果是逻辑回归logistic，可以选第三个

右一：因变量Y
右二：局部自变量们X
右三：全局控制变量，在GWR中很少选择

核函数：默认选择即可
输出名称和执行。
（1）输入名称

（2）执行后看结果—点击
结果解读：

（1）总览txt文件，里面是global regression全局回归和GWR的对比。

关键参数：
Residual sum of square：残茬平方和，越小越好；
Log-likelihood：越大越好；（不知道为啥此处GWR不好，难道是-2？）
AICc值：越小越好
R square：R2，越大越好

综上所述，GWR优于MLR

（2）csv文件–GWR中每个点系数、R2
因为global模型全局的系数一样，所以在左图的最下面直接给出结果，而GWR则是每个点/多边形都有一个系数，所以这些系数就会有最大值、最小值和均值。

而具体每个点的结果在csv文件中列举出来了，下面解释下每个系数的含义：

Area_num, Area_key: 这个点/多边形的序号和名称
x/y_coord:坐标
est_Intercept: estimator，截距项Intercept的估计值
se_ Intercept: standard error，截距项的标准误
t_ Intercept: t value，截距项t检验的值，查表后可以得出p值，确定是否显著
其他的est_, se_, t_同理

y：y的观测值，也就是你输入的值；
yhat：y的估计值；y-yhat就是残差
std_residual: studentised residual；
localR2: local R square，GWR的精华，每个点的R2
influence: influence indicator，cooksD: Cook’s D indicator没啥用

7.GWR系数在ArcGIS中的可视化
（1）将Excel中的点坐标在ArcGIS中显示：
参见我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/wunaodazhaoliu/article/details/116242326

得到结果：

（2）复制Excel中GWR的系数进ArcGIS图层的属性表。
（i）在非编辑状态下***！！！！添加字段

（ii）打开编辑状态，复制excel表的一列数据*，进入刚才的字段下（不开启编辑状态无法修改属性表数据）。

编辑完成后保存即可。（刚才这是一列数据，如果你需要多列数据，那就多创建几个字段，然后一列一列复制进去，保存即可）

（3）使用自然断点法，实现结果的可视化。

根据需求，选择分为几类（一般3-5类）。

得到结果

我比较属性软件，所以会自己调色、调节符号大小。有兴趣的可以去搜索相关的教程。

至于图片的导出、加边框、指北针和比例尺、后期PS文字处理，后续慢慢更新…
这是我的最终结果图：

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