Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
Entidades de entrada | La clase de entidad que contiene las variables dependientes y explicativas. | Feature Layer |
Variable dependiente | El campo numérico que contiene los valores observados que se van a modelar. | Field |
Tipo de modelo | Especifica el modelo de regresión basándose en los valores de la variable dependiente. Actualmente, solo se admiten datos continuos y el parámetro está oculto en el panel Geoprocesamiento. No utilice variables dependientes de categorías, de recuento ni binarias.
| String |
Variables explicativas | Una lista de campos que se utilizarán como variables explicativas independientes en el modelo de regresión. | Field |
Entidades de salida | La nueva clase de entidad que contiene los coeficientes, residuales y niveles de significancia del modelo MGWR. La clase de entidad se agregará al panel Contenido en una capa de grupo. | Feature Class |
Tipo de vecindad | Especifica si la vecindad utilizada será una distancia fija o si puede variar espacialmente en función de la densidad de las entidades.
| String |
Método de selección de vecindad | Especifica cómo se determina el tamaño de la vecindad.
| String |
Cantidad mínima de vecinos (Opcional) | El número mínimo de vecinos que cada entidad incluirá en su cálculo. Se recomienda usar al menos 30 vecinos. | Long |
Cantidad máxima de vecinos (Opcional) | El número máximo de vecinos que cada entidad incluirá en sus cálculos. | Long |
Unidad de distancia (Opcional) | Especifica la unidad de distancia que se utilizará para medir las distancias entre las entidades.
| String |
Distancia mínima de búsqueda (Opcional) | La distancia de búsqueda mínima que se aplicará a cada variable explicativa. Se recomienda que proporcione una distancia mínima que incluya al menos 30 vecinos para cada entidad. | Double |
Distancia máxima de búsqueda (Opcional) | La distancia máxima de búsqueda en la vecindad que se aplicará a todas las variables. | Double |
Incremento de número de vecinos (Opcional) | El número de vecinos en los que se aumentarán los intervalos manuales en cada evaluación de vecindad. | Long |
Incremento de distancia de búsqueda (Opcional) | La distancia en la que aumentarán los intervalos manuales en cada evaluación de vecindad. | Double |
Número de incrementos (Opcional) | El número de tamaños de vecindad que se evaluarán al utilizar intervalos manuales. El primer tamaño de vecindad es el valor del parámetro Cantidad mínima de vecinos o Distancia mínima de búsqueda. | Long |
Cantidad de vecinos (Opcional) | La cantidad de vecinos que se utilizará para el tipo de vecindad definido por el usuario. | Long |
Banda de distancia (Opcional) | El tamaño de la banda de distancia que se utilizará para el tipo de vecindad definido por el usuario. Todas las entidades dentro de esta distancia se incluirán como vecinas en los modelos locales. | Double |
Cantidad de vecinos para Búsqueda dorada (Opcional) | Las opciones personalizadas de Búsqueda dorada para variables explicativas individuales. Para cada variable explicativa que se va a personalizar, proporcione la variable, la cantidad mínima de vecinos y la cantidad máxima de vecinos en las columnas. | Value Table |
Cantidad de vecinos para Intervalos manuales (Opcional) | Las opciones de intervalos manuales personalizados para las variables explicativas individuales. Para cada variable explicativa que se va a personalizar, proporcione la cantidad mínima de vecinos, el número de incrementos de vecinos y el número de incrementos en las columnas. | Value Table |
Cantidad de vecinos definida por el usuario (Opcional) | Las opciones personalizadas definidas por el usuario para las variables explicativas individuales. Para cada variable explicativa que se va a personalizar, proporcione la cantidad de vecinos. | Value Table |
Distancia de búsqueda para Búsqueda dorada (Opcional) | Las opciones personalizadas de Búsqueda dorada para las variables explicativas individuales. Para cada variable explicativa que se va a personalizar, proporcione la variable, la distancia mínima de búsqueda y la distancia máxima de búsqueda en las columnas. | Value Table |
Distancia de búsqueda para Intervalos manuales (Opcional) | Las opciones de intervalos manuales personalizados para las variables explicativas individuales. Para cada variable que se va a personalizar, proporcione la variable, la distancia mínima de búsqueda, incrementos de distancia de búsqueda y el número de incrementos en las columnas. | Value Table |
Distancia de búsqueda definida por el usuario (Opcional) | Las opciones personalizadas definidas por el usuario para las variables explicativas individuales. Para cada variable que se va a personalizar, proporcione la variable y la banda de distancia en las columnas. | Value Table |
Ubicaciones de predicción (Opcional) | Una clase de entidad con las ubicaciones donde se realizarán los cálculos. Cada entidad en este dataset debe incluir un valor para cada variable explicativa especificada. La variable dependiente para estas entidades se calculará con el modelo calibrado para los datos de la clase de entidad de entrada. Las ubicaciones de estas entidades deben estar cerca de (dentro del 115 por ciento de la extensión) o estar dentro de la misma área de estudio que las entidades de entrada. | Feature Layer |
Variables explicativas para combinar (Opcional) | Las variables explicativas de las ubicaciones de predicción que coinciden con las variables explicativas correspondientes de las entidades de entrada. | Value Table |
Entidades predichas de salida (Opcional) | La clase de entidad de salida que recibirá estimaciones de variables dependientes para cada ubicación de predicción. | Feature Class |
Predicción firme (Opcional) | Especifica las entidades que se usarán en los cálculos de predicciones.
| Boolean |
Esquema de ponderación local (Opcional) | Especifica el tipo kernel que se usará para proporcionar la ponderación espacial en el modelo. El kernel define cómo las entidades están relacionadas entre sí dentro de su vecindad.
| String |
Tabla de vecindad de salida (Opcional) | Una tabla que contiene las estadísticas de salida del modelo MGWR. La salida incluirá un gráfico de barras de anchos de banda o números de vecinos estimados. | Table |
Espacio de trabajo de ráster de coeficiente (Opcional) | El espacio de trabajo donde se crearán los rásteres de coeficiente. Cuando se proporciona este espacio de trabajo, se crean rásteres para la intercepción y para cada variable explicativa. Este parámetro solo está disponible con una licencia Desktop Advanced. Si se proporciona un directorio, los rásteres serán de tipo ráster TIFF (.tif). | Workspace |
Escalar datos (Opcional) | Especifica si los valores de las variables explicativas y dependientes se estandarizarán (también denominado estandarización de puntuación z) para que tengan un valor medio de cero y una desviación estándar de uno antes de ajustar el modelo.
| Boolean |
Cantidad de vecinos para Búsqueda en gradiente (Opcional) | Las opciones personalizadas de Búsqueda en gradiente para las variables explicativas individuales. Para cada variable explicativa que se va a personalizar, proporcione la variable, la cantidad mínima de vecinos y la cantidad máxima de vecinos en las columnas. | Value Table |
Distancia de búsqueda para Búsqueda en gradiente (Opcional) | Las opciones personalizadas de Búsqueda en gradiente para las variables explicativas individuales. Para cada variable explicativa que se va a personalizar, proporcione la variable, la distancia mínima de búsqueda y la distancia máxima de búsqueda en las columnas. | Value Table |
Salida derivada
Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
Capas ráster de coeficiente | Los rásteres de salida de coeficientes de variable explicativa. | Raster |
Grupo de capas de salida | Una capa de grupo de las salidas. El nombre de la capa de grupo es el valor del parámetro Entidades de salida con _MGWR_Results incorporado al final. Contiene el residual estandarizado y una capa de subgrupo separada para cada variable explicativa. Cada capa de subgrupo incluye una capa de Coeficiente y una capa de Significancia. La capa de grupo se agregará al panel Contenido. | Group Layer |