本篇来介绍基于广义线性模型的地理加权模型。广义线性模型包括Logistic模型、泊松模型等系列回归模型，具体内容请查看数学模型专辑的相关系列推文。
广义线性GWR的使用方法与线性GWR类似：
ggwr.sel：带宽选择函数
ggwr：模型运行函数。
上述两个函数相比于gwr.sel()和gwr函数多了一个family参数，用于指定因变量的概率分布模式，默认值为正态分布（family = gaussian）。
ggwr()函数的完整语法结构如下：
ggwr(formula,data=list(),coords,bandwidth,gweight=gwr.Gauss,adapt=NULL,fit.points,family=gaussian,longlat=NULL,type=c("working","deviance","pearson","response"))
family：广义线性模型对应的指数族分布形式，具体见推文广义线性模型的基本结构及与线性模型的比较
longlat：当矢量数据的坐标形式为经纬度时，需将该参数设置为TRUE；
type：广义线性模型的残差类型；共有4种可选项，具体可查看网页/post/machine-learning/interpreting_generalized_linear_models/。
library(GWmodel)library(spgwr)data(LondonHP)##模型形式form<-BATH2~FLOORSZ##选择“最优”带宽bw<-ggwr.sel(formula=form,data=londonhp,gweight=gwr.Gauss,family=binomial(),verbose=F)##运行模型model<-ggwr(form,data=londonhp,family=binomial(),bandwidth=bw)##查看模型统计量model##Call:##ggwr(formula=form,data=londonhp,bandwidth=bw,family=binomial())##Kernelfunction:gwr.Gauss##Fixedbandwidth:57238.62##SummaryofGWRcoefficientestimatesatdatapoints:##Min.1stQu.Median3rdQu.Max.Global##X.Intercept.-5.424175-5.368707-5.342054-5.297893-5.240940-5.3364##FLOORSZ0.0280500.0284580.0287710.0290460.0294720.0288
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