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地理加权回归模型步骤_地理加权回归中的拟合度目录数据准备加载需要的R包导入空间数据空间自相关分析空间邻域面数据空间邻域点数据空间邻域全局空间自相关局部空间自相关空间回归分析线性回归分析地理加权回归经典的线性回归模型是建立在最小二乘法（OLS模型）基础上对参数进行“平均”或“全局”估计。如果自变量为空间数据，且自变量间存在空间自相关性，传统回归模型（OLS模型）残差项独立的假设将无法满足。地理加权回归（GWR）模型能够反映参数在不同空间的空间非平稳性，使变量间的关系可以随空间位置的变化而变化，其结果更符合客观实际，能反映局部情况。杨晴青,刘倩
hashmap 实现原理_面试hashmap底层实现原理HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。这可能让我们很不解，一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢？这里HashMap有做一些处理。 首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry，其重要的属性有key,value,next，从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean，我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组，这个数组就是Entry[]，Map里面的内容都保存在Ent
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