<div dir="ltr"><span style="font-size:12.8000001907349px">Hi all,</span><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">I am using "gwr.predict" to estimate coefficients from multispectral bands using rgrass7. Adaptive=T provides me better accuracy results that fixed bandwidth for randomly distributed Y variables. </div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">   In my second case,  Y variables are not randomly distributed but its like an arbitrary track. While evaluating the result, adaptive bandwidth provides demarcation along the track like[1]  and fixed bandwidth result [2 ]provides no such demarcation and produce  better estimation in terms R2. please note that  the black track shown on the [1] and [2] are the Y variables used for "gwr.predict".  </div><div style="font-size:12.8000001907349px">   </div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">   Can anyone tell why this kind of results providing by the adaptive kernel, is this obvious or abnormal?</div><div style="font-size:12.8000001907349px">[1] Adaptive_BW1.jpg</div><div style="font-size:12.8000001907349px">[2] Fixed_BW2.jpg</div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">Any kind of comments related GWmodel is appreciated </div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">Regards,</div><div style="font-size:12.8000001907349px">Vinay</div></div>