header
Local cover image
Local cover image
Image from OpenLibrary

Multi-Scale Geographically Weighted Quantile Regression Model / By Allaa Hatem Mohamed Fathy Elkady; Supervised by, Prof. Abd Elnasser Saad Abdrabou, Dr. Amira Sherif Elayouty

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: English Summary language: English, Arabic Producer: 2023Description: 105 pages : illustrations ; 25 cm. + CDContent type:
  • text
Media type:
  • Unmediated
Carrier type:
  • volume
Other title:
  • نموذج الإنحدار الجزيئي الموزون جغرافيًا متعدد المقاييس [Added title page title]
Subject(s): DDC classification:
  • 519.5
Available additional physical forms:
  • Issued also as CD
Dissertation note: Thesis (M.Sc.)-Cairo University, 2023. Summary: Spatial non-stationarity and spatial autocorrelation are two typical properties of spatial data. Geographically Weighted Regression (GWR) is a class of models which explores and accounts for the potential non-stationarity of relationships between a response and some explanatory variables across space. In some situations, heterogeneity does not only arise from the non-stationarity of data relationships over space but also from the response heterogeneity across different locations of the response distribution. This leads to the rise of Geographically Weighted Quantile Regression (GWQR) which accounts for both sources of heterogeneity and provides an entire description of the response distribution across space. However, GWQR assumes that modelled processes operate at the same spatial scale. This is an unrealistic assumption for spatially varying relationships that may operate at different spatial scales. Therefore, a Multi-scale Geographically Weighted Quantile Regression (MGWQR) relaxing the assumption that all relationships operate at the same scale is proposed here. This proposed methodology relies on estimating a vector of optimal bandwidths measuring the spatial scales at which the different processes (relationships) operate at each quantile. The estimation of the model and the selection of the vector of bandwidths in MGWQR are implemented using a back-fitting algorithm. The performance of the proposed model is evaluated against the existing GWQR using a simulation study under different scenarios. Then, the model is applied to a real-life dataset, which considers the impacts of a set of climate variables on children’s health and growth data in Uganda. Summary: غالبًا ما تفترض نماذج الانحدار التقليدية أن الملاحظات مستقلة وأن علاقات التنبؤ بالاستجابة بين المتغيرات ثابتة. هذه الافتراضات ليست واقعية بالنسبة للبيانات المكانية. ولهذا السبب تم تطوير النماذج المكانية التي تأخذ بعين الاعتبار العوامل المكانية والجغرافية. إحدى الفئات الشائعة لهذه النماذج هي الانحدار الموزون جغرافيًا .(GWR) فيGWR، يتم تحديد العلاقات المتوسطة بين المتغيرات محليًا ويتم تقدير تقديرات المعلمات المستندة إلى الموقع للمتغيرات المشتركة باستخدام طرق الانحدار والتمهيد المحلية لكل موقع في الفضاء. يتطلب تقدير GWR ترجيح نقاط البيانات وفقًا لمدى قربها من كل نقطة في البيانات. عادةً ما يتم تخصيص أوزان أعلى للنقاط الأقرب وفقًا لوظيفة اضمحلال المسافة المحددة التي تحدد عرض النطاق الترددي المطلوب لنموذج .GWR يوضح حجم عرض النطاق الترددي النطاق المكاني للعلاقة قيد الدراسة، حيث يشير عرض النطاق الترددي الأصغر إلى علاقات أكثر محلية.
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
Star ratings
    Average rating: 0.0 (0 votes)

Thesis (M.Sc.)-Cairo University, 2023.

Bibliography: pages 200-250.

Spatial non-stationarity and spatial autocorrelation are two typical properties of spatial data. Geographically Weighted Regression (GWR) is a class of models which explores and accounts for the potential non-stationarity of relationships between a response and some explanatory variables across space. In some situations, heterogeneity does not only arise from the non-stationarity of data relationships over space but also from the response heterogeneity across different locations of the response distribution. This leads to the rise of Geographically Weighted Quantile Regression (GWQR) which accounts for both sources of heterogeneity and provides an entire description of the response distribution across space. However, GWQR assumes that modelled processes operate at the same spatial scale. This is an unrealistic assumption for spatially varying relationships that may operate at different spatial scales. Therefore, a Multi-scale Geographically Weighted Quantile Regression (MGWQR) relaxing the assumption that all relationships operate at the same scale is proposed here. This proposed methodology relies on estimating a vector of optimal bandwidths measuring the spatial scales at which the different processes (relationships) operate at each quantile. The estimation of the model and the selection of the vector of bandwidths in MGWQR are implemented using a back-fitting algorithm. The performance of the proposed model is evaluated against the existing GWQR using a simulation study under different scenarios. Then, the model is applied to a real-life dataset, which considers the impacts of a set of climate variables on children’s health and growth data in Uganda.

غالبًا ما تفترض نماذج الانحدار التقليدية أن الملاحظات مستقلة وأن علاقات التنبؤ بالاستجابة بين المتغيرات ثابتة. هذه الافتراضات ليست واقعية بالنسبة للبيانات المكانية. ولهذا السبب تم تطوير النماذج المكانية التي تأخذ بعين الاعتبار العوامل المكانية والجغرافية. إحدى الفئات الشائعة لهذه النماذج هي الانحدار الموزون جغرافيًا .(GWR) فيGWR، يتم تحديد العلاقات المتوسطة بين المتغيرات محليًا ويتم تقدير تقديرات المعلمات المستندة إلى الموقع للمتغيرات المشتركة باستخدام طرق الانحدار والتمهيد المحلية لكل موقع في الفضاء. يتطلب تقدير GWR ترجيح نقاط البيانات وفقًا لمدى قربها من كل نقطة في البيانات. عادةً ما يتم تخصيص أوزان أعلى للنقاط الأقرب وفقًا لوظيفة اضمحلال المسافة المحددة التي تحدد عرض النطاق الترددي المطلوب لنموذج .GWR يوضح حجم عرض النطاق الترددي النطاق المكاني للعلاقة قيد الدراسة، حيث يشير عرض النطاق الترددي الأصغر إلى علاقات أكثر محلية.

Issued also as CD

Text in English and abstract in Arabic & English.

There are no comments on this title.

to post a comment.

Click on an image to view it in the image viewer

Local cover image