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01.10.2016 | Original Article | Ausgabe 4/2016

Journal of Geographical Systems 4/2016

Geographically weighted regression and multicollinearity: dispelling the myth

Zeitschrift:
Journal of Geographical Systems > Ausgabe 4/2016
Autoren:
A. Stewart Fotheringham, Taylor M. Oshan

Abstract

Geographically weighted regression (GWR) extends the familiar regression framework by estimating a set of parameters for any number of locations within a study area, rather than producing a single parameter estimate for each relationship specified in the model. Recent literature has suggested that GWR is highly susceptible to the effects of multicollinearity between explanatory variables and has proposed a series of local measures of multicollinearity as an indicator of potential problems. In this paper, we employ a controlled simulation to demonstrate that GWR is in fact very robust to the effects of multicollinearity. Consequently, the contention that GWR is highly susceptible to multicollinearity issues needs rethinking.

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