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scientifique

The Minkowski approach for choosing the distance metric in geographically weighted regression / B. Lu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 1-2 (January - February 2016)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 30 n° 1-2 (January - February 2016) . - pp 351 - 368 Titre : The Minkowski approach for choosing the distance metric in geographically weighted regression Type de document : Article/Communication Auteurs : B. Lu, Auteur ; M. Charlton, Auteur ; C. Brunsdon, Auteur ; P. Harris, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 351 - 368 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] distance [Termes IGN] espace-temps [Termes IGN] régression géographiquement pondérée Résumé : (auteur) In this study, the geographically weighted regression (GWR) model is adapted to benefit from a broad range of distance metrics, where it is demonstrated that a well-chosen distance metric can improve model performance. How to choose or define such a distance metric is key, and in this respect, a ‘Minkowski approach’ is proposed that enables the selection of an optimum distance metric for a given GWR model. This approach is evaluated within a simulation experiment consisting of three scenarios. The results are twofold: (1) a well-chosen distance metric can significantly improve the predictive accuracy of a GWR model; and (2) the approach allows a good approximation of the underlying ‘optimal distance metric’, which is considered useful when the ‘true’ distance metric is unknown. Numéro de notice : A2016-090 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2015.1087001 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2015.1087001 Format de la ressource électronique : URL sommaire Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79875 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
079-2016011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Combining geovisual analytics with spatial statistics: the example of geographically weighted regression / Urška Demšar in Cartographic journal (the), vol 45 n° 3 (August 2008)  

Public [article]  inCartographic journal (the) > vol 45 n° 3 (August 2008) . - pp 182 - 192 Titre : Combining geovisual analytics with spatial statistics: the example of geographically weighted regression Type de document : Article/Communication Auteurs : Urška Demšar, Auteur ; M. Charlton, Auteur ; A. Stewart Fotheringham, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 182 - 192 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse géovisuelle [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] régression géographiquement pondérée Résumé : (Auteur) An attempt is made to facilitate interpretation of the results of a spatial statistical method - Geographically Weighted Regression (GWR) - using a geovisual exploratory approach. The GWR parameter space is treated as a multivariate dataset and explored in a geovisual exploratory environment with the goal to identify spatial and multivariate patterns that describe the spatial variability of the parameters and underlying spatial processes. Copyright British Cartographic Society Numéro de notice : A2008-274 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1179/000870408X311378 En ligne : https://doi.org/10.1179/000870408X311378 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29267 [article]

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030-08031	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible