<mettre la description de l’algorithme ici>
Points [vecteur : n’importe lequel]<mettre la description du paramètre ici>
Variable dépendante [champ de table : n’importe lequel]<mettre la description du paramètre ici>
Pondération par distance [sélection]<mettre la description du paramètre ici>
Options :
0 — [0] pas de pondération par distance
1 — [1] distance inverse à une puissance
2 — [2] exponentiel
3 — [3] pondération gaussienne
Par défaut : 0
Puissance de Pondération par Distance Inverse [nombre]<mettre la description du paramètre ici>
Par défaut : 1
Décalage de distance inverse [booléen]<mettre la description du paramètre ici>
Par défaut : Vrai
Bande passante de pondération gaussienne et exponentielle [nombre]<mettre la description du paramètre ici>
Par défaut : 1.0
Plage de recherche [sélection]<mettre la description du paramètre ici>
Options :
0 — [0] rayon de recherche (local)
1 — [1] pas de rayon de recherche (global)
Par défaut : 0
Rayon de recherche [nombre]<mettre la description du paramètre ici>
Par défaut : 100
Mode de recherche [sélection]<mettre la description du paramètre ici>
Options :
0 — [0] toutes directions
Par défaut : 0
Nombre de Points [sélection]<mettre la description du paramètre ici>
Options :
0 — [0] nombre maximum d’observations
1 — [1] tous les points
Par défaut : 0
Nombre maximum d'Observations [nombre]<mettre la description du paramètre ici>
Par défaut : 10
Nombre minimum d'Observations [nombre]<mettre la description du paramètre ici>
Par défaut : 4
Régression [vecteur]<mettre la description de la sortie ici>
processing.runalg('saga:geographicallyweightedmultipleregressionpoints', points, dependent, distance_weighting_weighting, distance_weighting_idw_power, distance_weighting_idw_offset, distance_weighting_bandwidth, range, radius, mode, npoints, maxpoints, minpoints, regression)