GWR模型，即地理加權回歸模型，是一種空間數據分析方法，它能夠考慮空間數據的異質性和非平穩性。GWR模型的基本思想是將回歸係數從全局回歸模型中的常數變為局部變數，即回歸係數隨著空間位置的變化而變化。
在GWR模型中，每個空間位置上都建立一個局部回歸模型，並計算出該位置上的回歸係數，這樣就可以獲得每個位置上自變數和因變數之間的關係。GWR模型通過建立空間範圍內每個點處的局部回歸方程，來探索研究對象在某一尺度下的空間變化及相關驅動因素。
在建模過程中，需要考慮一些參數的設定，如頻寬（bandwidth）和核函式（kernel function）。頻寬指定了局部回歸模型的擬合範圍，核函式則指定了每個空間位置對周圍數據的權重分配方式。GWR模型在空間數據分析、地理信息系統和城市經濟等領域有廣泛的套用，可以用於解釋和預測各種社會、經濟和環境現象，如房價、人口遷移、犯罪率、交通流量等。
然而，GWR模型也有一些局限性，如對頻寬和核函式的選擇比較敏感，需要根據具體數據和研究問題進行調整。