آموزش جامع مدل های رگرسیون وزنی جغرافیایی GWR و MGWR با پایتون

در دنیای تحلیل‌های مکانی، مدل‌های رگرسیون وزنی جغرافیایی GWR و MGWR ابزارهای قدرتمندی برای بررسی روابط متغیرهای جغرافیایی با در نظر گرفتن تفاوت‌های مکانی هستند. این مدل‌ها امکان تحلیل رگرسیونی را در سطح مکان‌های مختلف فراهم می‌کنند و به پژوهشگران کمک می‌کنند تا وابستگی‌های مکانی را بهتر درک کرده و الگوهای پنهان در داده‌های جغرافیایی را آشکار سازند.

در این دوره جامع، مدل‌های GWR و MGWR را از صفر تا پیشرفته، به‌صورت کاملاً عملی و پروژه‌محور، با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون آموزش می‌دهیم. این محصول برای افرادی طراحی شده است که قصد دارند مفاهیم رگرسیون وزنی جغرافیایی را به‌صورت عمیق یاد بگیرند و آن‌ها را در تحقیقات خود به‌کار ببرند.

ویدئوی معرفی محصول و قسمتی از تدریس را در ادامه بینید:

---

ویژگی‌های کلیدی این آموزش:

• آموزش از پایه تا پیشرفته: شما ابتدا با مفاهیم اساسی مدل‌های GWR و MGWR آشنا می‌شوید و سپس یاد می‌گیرید که چگونه آن‌ها را در پایتون پیاده‌سازی کنید.
• تدریس کاملاً عملی: تمامی مباحث همراه با کدنویسی در پایتون و کار بر روی مجموعه داده‌های واقعی ارائه می‌شوند.
• مناسب برای پژوهشگران و تحلیل‌گران مکانی: این دوره به‌طور ویژه برای افرادی که در حوزه جغرافیا، سنجش از دور، GIS، علوم داده، شهرسازی و محیط‌زیست فعالیت می‌کنند، طراحی شده است.
• بهینه‌سازی مدل و تحلیل نتایج: علاوه بر پیاده‌سازی مدل‌ها، روش‌های بهینه‌سازی و تحلیل خروجی‌ها را نیز یاد خواهید گرفت تا بتوانید نتایج دقیق و علمی‌تری ارائه دهید.
• پروژه‌محور و کاربردی: در این دوره چندین پروژه عملی و مثال واقعی بررسی خواهد شد تا بتوانید در پایان دوره به‌راحتی از این مدل‌ها در مطالعات و پژوهش‌های خود استفاده کنید.

اگر قصد دارید دانش خود را در حوزه مدل‌های پیشرفته رگرسیونی در تحلیل‌های مکانی ارتقا دهید و از زبان برنامه‌نویسی پایتون برای پیاده‌سازی این مدل‌ها به‌صورت حرفه‌ای استفاده کنید، این دوره مخصوص شماست!

---

🔎 چرا این آموزش؟

اگر در زمینه‌هایی مانند سنجش از دور، GIS، جغرافیا، ژئومورفولوژی، علوم محیطی، شهرسازی، علوم داده، اقتصاد مکانی، زمین‌شناسی یا مدیریت منابع فعالیت می‌کنید، به احتمال زیاد تاکنون با رگرسیون خطی معمولی برای بررسی روابط بین متغیرهای جغرافیایی کار کرده‌اید. اما آیا این روش‌ها برای همه داده‌ها مناسب‌اند؟ خیر!

روش‌های کلاسیک مانند رگرسیون چندمتغیره (OLS) فرض می‌کنند که رابطه بین متغیرهای مستقل و وابسته در کل منطقه یکسان است. اما در بسیاری از موارد، این رابطه در فضا تغییر می‌کند. در چنین شرایطی، مدل‌های GWR و MGWR می‌توانند به شما کمک کنند تا این تغییرات را بهتر درک کنید و الگوهای پیچیده‌تر را کشف نمایید.رگرسیون وزنی جغرافیایی (GWR) یک تکنیک آماری است که به شما امکان می‌دهد روابط بین متغیرها را در نقاط مختلف فضا به‌طور جداگانه مدل‌سازی کنید.

این روش با اختصاص وزن‌های متفاوت به مشاهدات نزدیک‌تر، باعث می‌شود تحلیل‌ها دقیق‌تر شوند و الگوهای جغرافیایی بهتر نمایان شوند. رگرسیون وزنی جغرافیایی چندمقیاسی (MGWR) نسخه پیشرفته‌تر GWR است که به شما اجازه می‌دهد ضرایب مختلف برای متغیرها در مقیاس‌های مختلف مکانی تعیین شوند. این ویژگی باعث افزایش دقت مدل و کاهش مشکلات ناشی از هم‌خطی و خطای مدل‌سازی می‌شود.

---

 آنچه یاد خواهید گرفت:

🔹مبانی تئوری GWR و MGWR: چرا این مدل‌ها اهمیت دارند و چه مشکلاتی را حل می‌کنند؟

🔹نحوه پیاده‌سازی مدل‌های GWR و MGWR در پایتون: معرفی کتابخانه‌های مربوطه و نحوه استفاده از آن‌ها

🔹پیش‌پردازش داده‌های مکانی: آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل، بررسی نرمال‌سازی، حذف داده‌های پرت و …

🔹انتخاب پارامترهای بهینه: روش‌های مختلف برای انتخاب پهنای باند (Bandwidth) و بهینه‌سازی مدل

🔹تحلیل نتایج و تفسیر خروجی‌ها: چگونه از نتایج GWR و MGWR برای تصمیم‌گیری‌های علمی استفاده کنیم.

🔹پیاده‌سازی پروژه‌های عملی: بررسی داده‌های واقعی و تحلیل‌های کاربردی در علوم مکانی

---

مدرس کیست؟:

• 🙎‍♂️ مدرس: هادی امامی
• 📆 بیش از 7 سال سابقه تدریس در برنامه‌نویسی و پردازش تصویر
• 🛰️ تخصص ویژه در پردازش تصاویر ماهواره‌ای با پایتون
• 💻 مسلط به زبان‌های پایتون، R، جاوا اسکریپت و جولیا
• 🎓 دارای مدرک علوم کامپیوتر از دانشگاه هاروارد
• 👨‍🎓 کارشناس ارشد دانشگاه شهید بهشتی و رتبه تک‌رقمی کنکور
• 👥 بیش از 1000 ساعت تدریس و آموزش به 4000+ دانشجو
• 🎯 تعهد به رشد علمی و کمک به یادگیری شما در پایتون

در این دوره کاملاً تخصصی و پروژه‌محور، شما یاد خواهید گرفت که چگونه از مدل‌های GWR و MGWR در پایتون برای بررسی وابستگی‌های مکانی و تحلیل داده‌های جغرافیایی استفاده کنید. این دوره برای اولین بار به زبان فارسی، به‌صورت کامل و جامع، مفاهیم تئوری و پیاده‌سازی عملی این مدل‌ها را پوشش می‌دهد.

---

سرفصل های آموزش :

1️⃣ فصل اول : مبانی تئوری

⬅️ بخش اول: مفاهیم پایه در داده‌های مکانی و رگرسیون

در این بخش، ابتدا مفاهیم اساسی داده‌های فضایی و تحلیل رگرسیونی را بررسی خواهیم کرد. یادگیری این مفاهیم پایه‌ای به شما کمک می‌کند تا درک درستی از مدل‌های رگرسیونی مخصوص داده‌های مکانی داشته باشید.

• ✅ آشنایی با داده‌های فضایی
• ✅ مفهوم رگرسیون و رگرسیون خطی
• ✅ تفاوت بین داده‌های مکانی و غیرمکانی
• ✅ انواع داده‌های مکانی و ویژگی‌های آن‌ها
• ✅ مفهوم و ساختار مدل OLS (Ordinary Least Squares)
• ✅ نحوه تحلیل خروجی‌های مدل OLS
• ✅ مفهوم Autocorrelation فضایی و ناهمگنی فضایی (Spatial Heterogeneity)
• ✅ مفهوم استقلال مشاهدات در داده‌های مکانی
• ✅ روابط متغیرهای مکانی (Spatially Varying Relationships)
• ✅ مفهوم همبستگی فضایی در باقی‌مانده‌ها (Spatially Correlated Residuals)

 

⬅️ بخش دوم: مفاهیم و مبانی نظری رگرسیون وزنی جغرافیایی (GWR)

در این بخش، به بررسی مدل GWR می‌پردازیم و جزئیات ریاضی و مفهومی آن را به‌طور کامل بررسی خواهیم کرد. همچنین، تفاوت‌های این مدل با رگرسیون خطی معمولی توضیح داده خواهد شد.

• ✅ مفهوم و مبانی نظری رگرسیون وزنی جغرافیایی (GWR)
• ✅ بررسی کامل فرمول رگرسیون وزنی جغرافیایی و نحوه عملکرد آن
• ✅ مفهوم Local Intercept و Local Coefficient در GWR
• ✅ نقش خطای مدل (Error Term یا Residual) در GWR
• ✅ مفهوم پهنای باند (Bandwidth) در مدل GWR و اهمیت آن
• ✅ نحوه یافتن بهترین پهنای باند برای مدل
• ✅ تفاوت بین Adaptive Bandwidth و Fixed Bandwidth

 

⬅️ بخش سوم: ارزیابی مدل و معیارهای سنجش کیفیت مدل

در این بخش، معیارهای ارزیابی مدل‌های مکانی را بررسی خواهیم کرد. این معیارها به ما کمک می‌کنند تا کیفیت مدل خود را تحلیل کرده و بهترین تنظیمات را برای بهبود نتایج انتخاب کنید.

• ✅ نحوه ارزیابی مدل‌های رگرسیونی وزنی جغرافیایی
• ✅ AIC و کاربرد آن در مقایسه مدل‌ها
• ✅ AICc و تفاوت آن با AIC استاندارد
• ✅ BIC و نقش آن در انتخاب مدل بهینه
• ✅ مفهوم R² و Adjusted R² در مدل‌های مکانی و نحوه تفسیر آن‌ها

 

2️⃣ فصل دوم : آماده سازی محیط کدنویسی و فراخوانی پکیج‌ها و دیتاها

• ✅ نصب و بارگذاری کتابخانه‌های مورد نیاز برای تحلیل‌های مکانی
• ✅ وارد کردن داده‌های مکانی و بررسی ساختار آن‌ها
• ✅ ترسیم نقشه‌های مکانی با استفاده از GeoPandas و Matplotlib
• ✅ نمایش مراکز هندسی (Centroid) نواحی روی نقشه
• ✅ ایجاد نقشه‌های موضوعی با استفاده از طبقه‌بندی داده‌ها

 

3️⃣ فصل سوم : آماده‌سازی متغیرهای وابسته و مستقل برای مدل GWR

• ✅ آماده‌سازی داده‌ها و تعریف متغیرهای وابسته و مستقل
• ✅ استخراج مختصات مکانی داده‌ها و آماده‌سازی ورودی‌های مدل
• ✅ انتخاب پهنای باند بهینه و بررسی تأثیر آن بر مدل
• ✅ اجرای مدل GWR و محاسبه ضرایب محلی برای متغیرهای مستقل
• ✅ تحلیل معیارهای ارزیابی مدل شامل R²، AIC و AICc
• ✅ افزودن مقادیر R² محلی به داده‌های مکانی و بررسی تغییرات فضایی آن
• ✅ ترسیم نقشه R² محلی با استفاده از GeoPandas و Matplotlib
• ✅ تحلیل بصری و تفسیری نقشه‌های خروجی مدل GWR

 

4️⃣ فصل چهارم : بررسی و تحلیل ضرایب

• ✅ افزودن ضرایب محلی (Local Coefficients) مدل GWR به داده‌های مکانی
• ✅ محاسبه و بررسی مقدار t-value برای ضرایب مدل و فیلتر کردن ضرایب معنادار
• ✅ نحوه تصحیح پارامترهای t-value
• ✅ تحلیل و مقایسه ضرایب معنادار با استفاده از فیلترهای مختلف t-value
• ✅ ترسیم نقشه ضرایب مکانی متغیرهای مستقل در مدل GWR
• ✅ نمایش و تحلیل ضرایب معنادار در سطح مکان‌های مختلف
• ✅ اجرای تست مونت کارلو (Monte Carlo Test) برای بررسی تغییرپذیری مکانی ضرایب مدل
• ✅ محاسبه و تحلیل شاخص LCC (Local Condition Index) و ترسیم نقشه آن
• ✅ محاسبه و تحلیل شاخص VIF (Variance Inflation Factor)) و ترسیم نقشه آن
• ✅ محاسبه و تحلیل شاخص CN (Condition Number) و ترسیم نقشه آن
• ✅ محاسبه و تحلیل شاخص VDP (Variance Decomposition Proportion) و ترسیم نقشه آن
• ✅ ترسیم نقشه چندخطی موضعی و تحلیل تأثیر آن بر مدل GWR

 

5️⃣ فصل پنجم : اجرای مدل MGWR و تحلیل نتایج

• ✅ افزودن ضرایب محلی (Local Coefficients) مدل MGWR به داده‌های مکانی
• ✅ محاسبه و فیلتر کردن مقادیر t-value برای بررسی معناداری ضرایب در مدل MGWR
• ✅ ترسیم نقشه ضرایب محلی مدل MGWR و تحلیل تغییرات مکانی آن‌ها
• ✅ مقایسه ضرایب معنادار در مدل MGWR با استفاده از فیلترهای مختلف t-value
• ✅ تحلیل بصری و تفسیری تفاوت‌های مکانی ضرایب مدل MGWR
• ✅ محاسبه و تحلیل شاخص LCC (Local Condition Index) و ترسیم نقشه آن
• ✅ محاسبه و تحلیل شاخص VIF (Variance Inflation Factor)) و ترسیم نقشه آن
• ✅ محاسبه و تحلیل شاخص CN (Condition Number) و ترسیم نقشه آن
• ✅ محاسبه و تحلیل شاخص VDP (Variance Decomposition Proportion) و ترسیم نقشه آن
• ✅ اجرای تست مونت کارلو در مدل MGWR برای بررسی تغییرپذیری مکانی ضرایب

 

6️⃣ فصل ششم : محاسبه تحلیل چندخطی محلی

• ✅ محاسبه و تحلیل چندخطی موضعی (Local Multicollinearity) در مدل MGWR
• ✅ بررسی شاخص‌های هم‌خطی موضعی شامل CN و VDP
• ✅ افزودن مقادیر شاخص CN به داده‌های مکانی برای تحلیل فضایی هم‌خطی
• ✅ ترسیم نقشه چندخطی موضعی و بررسی نقاط دارای هم‌خطی بالا
• ✅ تحلیل تأثیر چندخطی موضعی بر دقت مدل MGWR و تفسیر نتایج

---

کاربردهای مدل های رگرسیون جغرافیایی در علوم مکانی

✅ سنجش از دور و پردازش تصاویر ماهواره‌ای

• بررسی تغییرات پوشش زمین
• پایش تغییرات پوشش گیاهی
• تحلیل تغییرات دمای سطح زمین (LST)
• مدل‌سازی تغییرات شاخص‌های خشکسالی
• بررسی آلودگی نوری و کیفیت هوا
• مدل‌سازی دقیق‌تر داده‌های سنجش از دور

✅ اقلیم‌شناسی و مدل‌سازی تغییرات آب‌وهوایی

• تحلیل تغییرات دمایی
• مدل‌سازی بارش و رطوبت خاک
• بررسی تأثیر تغییرات اقلیمی بر تنوع زیستی
• پایش جزایر حرارتی شهری (UHI)
• مدل‌سازی مکانی تبخیر و تعرق (ET)

✅ تحلیل مخاطرات طبیعی و مدیریت بحران

• مدل‌سازی خطر زمین‌لغزش
• تحلیل و پیش‌بینی سیلاب‌ها
• ارزیابی پتانسیل فرسایش خاک
• پایش و تحلیل طوفان‌ها و بادهای شدید
• بررسی و تحلیل زلزله‌های منطقه‌ای
• مدل‌سازی پیش‌بینی آتش‌سوزی جنگل‌ها

✅ اقیانوس‌شناسی و بررسی تغییرات سطح دریا

• تحلیل تغییرات سطح آب دریا
• بررسی اثرات تغییرات اقلیمی بر اکوسیستم‌های دریایی
• مدل‌سازی الگوهای جریانات اقیانوسی

✅ برنامه‌ریزی کشاورزی و امنیت غذایی

• پایش سلامت محصولات کشاورزی
• تحلیل تأثیر خشکسالی بر تولیدات کشاورزی
• مدیریت منابع آب کشاورزی
• بررسی تغییرات اکوسیستم‌های کشاورزی

✅ برنامه‌ریزی شهری و منطقه‌ای

• تحلیل قیمت مسکن
• تحلیل توزیع کاربری اراضی
• ارزیابی تأثیرات حمل‌ونقل عمومی
• تحلیل رشد شهری

✅ بهداشت و اپیدمیولوژی

• تحلیل شیوع بیماری‌ها
• بررسی ارتباط عوامل زیست‌محیطی با سلامت
• مدل‌سازی نرخ مرگ‌ومیر و امید به زندگی
• بررسی توزیع امکانات درمانی

✅ محیط زیست و تغییرات اقلیمی

• بررسی تأثیرات تغییرات اقلیمی
• مدل‌سازی کیفیت هوا
• ارزیابی تأثیر جنگل‌زدایی
• پیش‌بینی خطرات زیست‌محیطی

✅ کشاورزی و مدیریت منابع طبیعی

• مدل‌سازی عملکرد محصولات کشاورزی
• تحلیل الگوهای بهره‌برداری از منابع آب
• بررسی اثرات تغییرات کاربری اراضی
• پیش‌بینی مناطق مستعد خشکسالی

✅ تحلیل های ژئومورفولوژیکی و علوم زمین

• تحلیل فرسایش خاک
• مدل‌سازی خطرات زمین‌لغزش
• بررسی تغییرات خط ساحلی
• مدیریت منابع معدنی

✅ تحلیل شبکه‌های حمل‌ونقل و ترافیک

• تحلیل ازدحام ترافیکی
• مدل‌سازی تصادفات رانندگی
• بهینه‌سازی مسیرهای حمل‌ونقل عمومی
• بررسی تأثیر پروژه‌های زیرساختی بر جریان ترافیک