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그림2. 공간가중회귀분석(GWR) 방법론의 개념적 원리
? 위 그림에서 중심에 있는 격자(이하 중심 격자)에는 총 2건의 가축전
염병이 발생하였다. 동일한 격자에서 집계한 축산차량 방문빈도는 50
회로 집계되었다.
? 중심 격자 바로 아래 격자에는 총 4건의 발생빈도와 60회의 차량 방
문빈도 값이 산출되었는데, 중심 격자의 관점에서 바로 아래 위치한
격자에서의 독립변수와 종속변수 간 관계성은 중심 격자와의 거리를
적용한 만큼 차감된다.
? 격자 간 거리는 격자 중심점 간 거리를 의미한다. 그림2의 우측 그림
에서는 해당 중심점을 ‘Regression Point’로 명시하였다. 이러한 방식
으로 중심 격자로부터 모든 다른 격자까지의 거리를 매개로 공간가중
치를 부여하면,
독립변수와 종속변수 관측 자료의 값이 재설정된다.
물론 이는 중심 격자의 관점에서 조정된 값들이다.
? 이러한 방식으로 재설정된 관측 자료를 대상으로 일반회귀모형(OLS)의
회귀계수 추정방식을 적용하면,
중심 격자에서의 회귀계수를 계산할
수 있다. 이는 회귀계수를 추정한 중심 격자에 국한하여 축산차량의
방문빈도가 한 단위 증가할 때 예상되는 발생빈도의 증가분을 의미한다.
? 이러한 방식을 모든 공간 단위(격자)마다 적용하면 관측 자료의 개수
즉, 공간 단위의 개수만큼 회귀계수를 추정할 수 있다.
? 값이 비슷할 것이기 때문에 이로부터 추정되는 회귀계수 값 역시 큰
차이를 보이지 않을 가능성이 크다.
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