[공간통계] GWR과 MGWR 차이

GWR(지리적 가중 회귀, Geographically Weighted Regression)와 MGWR(다중 지리적 가중 회귀, Multiscale Geographically Weighted Regression)는 공간 데이터 분석에서 사용되는 두 가지 방법론입니다. 이들의 주요 차이점을 설명하겠습니다.

1. GWR (지리적 가중 회귀):
   • GWR은 지리적 위치에 따라 회귀 계수가 변하는 모델입니다.
   • 이 방법은 공간적으로 비균질한 데이터를 다룰 때 유용합니다.
   • GWR은 각 관측치에 대해 지리적 위치를 고려하여 로컬 회귀 분석을 실시합니다.
   • 이 모델은 각 지역의 특성을 반영하여 회귀 계수가 다르게 추정되며, 이를 통해 공간적 오토코릴레이션(자기상관) 문제를 해결할 수 있습니다.
2. MGWR (다중 지리적 가중 회귀):
   • MGWR은 GWR을 발전시킨 모델로, 다양한 스케일의 공간적 변동성을 포착할 수 있습니다.
   • 이 방법은 여러 회귀 계수가 서로 다른 공간적 스케일에서 변동할 수 있도록 허용합니다.
   • MGWR은 각 변수에 대해 별도의 공간적 가중치를 적용함으로써 더 세밀한 지역적 차이를 분석할 수 있습니다.
   • 이는 각 변수가 다른 공간적 범위에서 영향을 미칠 수 있음을 인식하고 이를 모델에 반영하는 것입니다.

간단히 말해서, GWR은 모든 변수에 대해 동일한 공간적 가중치를 적용하는 반면, MGWR은 각 변수마다 다른 공간적 가중치를 적용하여 더 복잡한 공간적 관계를 모델링합니다. MGWR은 보다 복잡한 공간적 데이터 구조를 더 잘 반영할 수 있는 능력을 제공합니다.