ArcGIS Pro中的回归分析浅析（上）回归的概念&探索性回归工具使用

本内容将分为四个部分依次介绍，分别是：

1）回归概念介绍；

2）探索性回归工具（解释变量的选择）使用；

3）广义线性回归工具(GLR)使用；

4）地理加权回归工具(GWR)使用+小结。

今天我们先分享前两节的内容。回归的概念介绍&探索性回归工具的使用。另外，小伙伴的空间分析应用学习还在进行中，期待她更多的分享~

PART/

01

回归概念介绍

回归分析是最常用的社会科学统计方法。回归用于评估两个或更多要素属性之间的关系。通过回归分析，我们可以对空间关系进行建模、检查和探究；回归分析还可以帮助解释所观测到的空间模式背后的诸多因素，例如为什么有些地区会持续发生年轻人早逝或者糖尿病的发病率比预期要高的情况。

回归分析术语与概念

回归方程：利用一个或多个解释变量对因变量进行最佳预测的数学公式。

在ArcGIS Pro中我们研究的回归可以分为两类，一类是线性回归，另一类是非线性的基于机器学习算法的回归。本章内容我们主要介绍传统的线性回归工具。

ArcGIS Pro中的回归分类

线性回归，用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。包括普通最小二乘法OLS (Ordinary Least Squares)、广义线性回归GLR(Generalized Linear Regre